Abstract-I detta papper, vi formulerar en ny graf-baserade inlärningsproblem, multi-graf klassificering (MGC), som syftar till att lära en klassificerare från en uppsättning märkta påsar som vardera innehåller ett antal grafer inuti påsen. En påse är märkt positiv, om minst en graf i påsen är positiv, och negativ annars. En sådan multi-graf representation kan användas för många verkliga applikationer, såsom webbplats klassificering, där en webbsida kan betraktas som en påse med texter och bilder inuti den webbplats som representeras som grafer. Detta problem är en generalisering av multi-instance lärande (MIL) men med vitala skillnader, främst eftersom fall i MIL dela en gemensam funktion utrymme medan ingen funktion är tillgänglig för att representera grafer i en multi-graf väska. För att lösa problemet föreslår vi en förstärkt multi-graph-klassificeringsram (bMGC). Med tanke på en uppsättning märkta multigrafpåsar, använder bMGC dynamisk viktjustering vid både säck- och grafnivåer för att välja en subgraf i varje iteration som en svag klassificering. I varje iteration, påse och graf vikter justeras så att en felaktigt klassificerad påse kommer att få en högre vikt eftersom dess förutsagda påse etikett strider mot den äkta etiketten, medan en felaktigt klassificerad graf kommer att få ett lägre viktvärde om grafen är i en positiv påse (eller en högre vikt om grafen är i en negativ påse). Följaktligen kan bMGC differentiera grafer i positiva och negativa påsar för att härleda effektiva klassificeringar för att bilda en boostermodell för MGC. Experiment och jämförelser på Real-world multi-graph lärande uppgifter visar algoritmen prestanda.
bMGC REF-metoden använder dynamisk viktjustering på både säck- och grafnivåer för att välja en subgraf som en svag klassificering.
Boosting for Multi-Graph Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}