Subgrafmönster används ofta i grafklassificeringen, men deras effektivitet hämmas ofta av ett stort antal mönster eller brist på diskrimineringskraft bland enskilda mönster. Vi inför en ny klassificeringsmetod baserad på mönstersammankomst för att härleda grafklassificeringsregler. Vår metod använder en mönster prospektering ordning så att de kompletterande diskriminerande mönster undersöks först. Mönster grupperas i co-occurence regler under mönster prospektering, vilket leder till en integrerad process av mönsterbrytning och klassificeringslärande. Genom att dra nytta av co-occurrence information kan vår metod generera starka funktioner genom att montera svaga funktioner. Till skillnad från tidigare metoder som åberopar mönsterbrytningsprocessen upprepade gånger, vår metod utför bara mönsterbrytning en gång. Dessutom producerar vår metod en mer tolkningsbar klassificering och visar bättre eller konkurrenskraftig klassificeringseffektivitet när det gäller noggrannhet och utförandetid.
COM REF är en annan subgraph urvalsmetod som följer en process av mönsterbrytning och klassificering inlärning.
Graph classification based on pattern co-occurrence
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}