Med utvecklingen av högeffektiv grafdatainsamlingsteknik inom många tillämpningsområden framträder klassificering av grafdata som ett viktigt ämne inom datautvinning och maskininlärning. Mot att bygga mycket noggranna klassificeringsmodeller för grafdata, här presenterar vi en effektiv graf funktion val metod. I vår metod använder vi ofta subgrafer som funktioner för grafklassificering. Olika från befintliga metoder, anser vi den rumsliga fördelningen av subgraffunktioner i grafdata och välj de som har konsekvent rumslig plats. Vi har tillämpat vår funktion urvalsmetoder på flera cheminformatiska riktmärken. Vår metod visar en betydande förbättring av förutsägelser jämfört med de senaste metoderna.
Till exempel Fei och Huan REF använde frekventa subgrafer som egenskaper hos grafer.
Structure feature selection for graph classification
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}