Diagramklassificering syftar till att lära sig modeller för att klassificera strukturdata. Hittills har alla befintliga grafklassificeringsmetoder utformats för att rikta in sig på en enda inlärningsuppgift och kräver ett stort antal märkta prover för att lära sig bra klassificeringsmodeller. I verkligheten kan varje verklig uppgift endast ha ett begränsat antal märkta prover, men flera liknande inlärningsuppgifter kan ge användbar kunskap för att gynna alla uppgifter som helhet. I detta dokument formulerar vi en ny multi-task graf klassificering (MTG) problem, där flera graf klassificering uppgifter är gemensamt legaliserade för att hitta diskriminerande del grafer som delas av alla uppgifter för lärande. Nischen av MTG härrör från det faktum att med ett begränsat antal träningsprover, subgraf funktioner utvalda för en enda graf klassificering uppgift tenderar att överpassa träningsdata. Genom att använda ytterligare uppgifter som utvärderingsuppsättningar kan MTG gemensamt regularisera flera uppgifter för att utforska högkvalitativa subgraffunktioner för grafklassificering. För att uppnå detta mål, vi formulerar en objektiv funktion som kombinerar flera graf klassificering uppgifter för att utvärdera informativhet poäng för en sub graf funktion. En iterativ del graf funktionen prospektering och multi-task inlärningsprocessen föreslås vidare att stegvis välja sub graf funktioner för graf klassificering. Experiment på Realworld multi-task graf klassificering datauppsättningar visar betydande prestandavinst.
När det gäller uppgiften klassificering vi genomförde, REF formulerade en objektiv funktion som kombinerade flera graf klassificering uppgifter för att utvärdera informativhet poäng för en subgraph funktion.