Abstract-Problemet med grafklassificering har uppmärksammats mycket under det senaste årtiondet. Konventionella metoder för grafklassificering fokuserar på gruvdiskriminativa subgraffunktioner under övervakade inställningar. Feature urvalsstrategier strikt följa antagandet att både positiva och negativa grafer finns. I många tillämpningar i verkligheten är dock de negativa grafexemplen inte tillgängliga. I detta papper studerar vi problemet med hur man väljer användbara subgraffunktioner och utför grafklassificering baserad på endast positiva och omärkta grafer. Detta problem är utmanande och skiljer sig från tidigare arbeten på PU lärande, eftersom det inte finns några fördefinierade funktioner i grafdata. Dessutom är problemet med subgrafräkning NP-hård. Vi måste identifiera en undergrupp av omärkta grafer som sannolikt är negativa grafer. Det negativa grafselektionsproblemet och subgraph-funktionens selektionsproblem är dock korrelerade. Innan de tillförlitliga negativa graferna kan lösas måste vi ha en uppsättning användbara subgraffunktioner. För att ta itu med detta problem tar vi först fram ett utvärderingskriterium för att uppskatta beroendet mellan subgraffunktioner och klassetiketter baserat på en uppsättning uppskattade negativa grafer. För att bygga exakta modeller för PU inlärningsproblem på grafdata, föreslår vi en integrerad strategi för att samtidigt välja de diskriminerande egenskaper och negativa grafer på ett iterativt sätt. Experimentella resultat illustrerar den föreslagna metodens effektivitet och ändamålsenlighet.
I REF användes PU-inlärning för grafklassificering.
Positive and Unlabeled Learning for Graph Classification
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}