Vi föreslår en teknik för att utvärdera den statistiska betydelsen av frekventa subgrafer i en databas. En graf representeras av en funktionsvektor som är ett histogram över en uppsättning grundelement. Grundelementen väljs utifrån domänkunskap och består i allmänhet av hörn, kanter eller små grafer. En given subgraf omvandlas till en funktionsvektor och subgrafens betydelse beräknas genom att hänsyn tas till betydelsen av förekomst av motsvarande vektor. Sannolikheten för förekomst av vektorn i en slumpmässig vektor beräknas utifrån den tidigare sannolikheten för grundelementen. Detta används sedan för att få en sannolikhetsfördelning på stödet för vektorn i en databas med slumpmässiga vektorer. Den statistiska signifikansen av vektorn/subgrafen definieras sedan som p-värdet för dess observerade stöd. Vi utvecklar effektiva metoder för att beräkna p-värden och lägre gränser. En förenklad modell föreslås också för att förbättra effektiviteten. Vi tar också upp problemet med funktion vektorbrytning, en generalisering av itemset gruvdrift där räknas är förknippade med objekt och målet är att hitta betydande undervektorer. Vi presenterar en algoritm som utforskar slutna frekventa undervektorer för att hitta betydande sådana. Experimentella resultat visar att de föreslagna teknikerna är effektiva, effektiva och användbara för att rangordna frekventa subgrafer efter deras statistiska signifikans.
I REF används ett Binomial test för att utvärdera den statistiska signifikansen av frekventa subgrafer i en databas över kemiska föreningar.
GraphRank: Statistical Modeling and Mining of Significant Subgraphs in the Feature Space
{'venue': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'journal': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}