Den ökande tillgången till nätverksdata skapar en stor potential för kunskapsupptäckt från grafdata. I många applikationer ges vektorer utöver grafdata, där noder representerar enheter, kanter relationer mellan enheter och vektorer associerade med noderna representerar egenskaper hos enheter. Ofta funktioner och kanter innehåller kompletterande information. I sådana scenarier utlovar samtidig användning av båda datatyper mer meningsfulla och korrekta resultat. Utmed dessa linjer introducerar vi det nya problemet med gruvsammanhängande mönster från grafer med vektorer som kombinerar begreppen täta subgrafer och subrymdskluster till en mycket uttrycksfull problemdefinition. Ett sammanhållet mönster är en tät och ansluten subgraf som har homogena värden i ett tillräckligt stort subutrymme. Vi hävdar att denna problemdefinition är naturlig i att identifiera små samhällen i sociala nätverk och funktionella moduler i protein-protein interaktionsnätverk. Vi presenterar algoritmen CoPaM (Cohesive Mönster Miner), som utnyttjar olika beskärningsstrategier för att effektivt hitta alla maximal sammanhållna mönster. Vår teoretiska analys visar att CoPaM är korrekt och vår experimentella utvärdering visar dess effektivitet och effektivitet.
I REF introducerar författarna problemet med gruvsammanhängande mönster, som är täta anslutna subgrafer där hörn har homogena attribut (eller egenskaper).
Mining Cohesive Patterns from Graphs with Feature Vectors
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}