Abstract Graph gruvmetoder räkna ofta visas subgraph mönster, som kan användas som funktioner för efterföljande klassificering eller regression. Ofta förekommande mönster är dock inte nödvändigtvis informativa för det givna inlärningsproblemet. Vi föreslår en matematisk programmeringshöjande metod (gBoost) som successivt samlar in informativa mönster. Jämfört med AdaBoost kan gBoost bygga förutsägelseregeln med färre iterationer. För att tillämpa den förstärkande metoden för grafdata, en gren-och-bunden mönstersökning algoritm utvecklas baserat på DFS-kodträdet. Det konstruerade sökutrymmet återanvänds i senare iterationer för att minimera beräkningstiden. Vår metod kan lära sig mer effektivt än den enklare metoden baserad på frekvent substruktur gruvdrift, eftersom utdata etiketter används som en extra informationskälla för beskärning av sökområdet. Dessutom, genom att konstruera det matematiska programmet, ett brett utbud av maskininlärning problem kan lösas utan att ändra mönstret sök algoritm.
Saigo och al. REF föreslog gBoost, en förstärkande metod som successivt samlar in informativa (enligt målutgången) mönster.
gBoost: a mathematical programming approach to graph classification and regression
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}