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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제11호
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 597 - 601 (5page)
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빈발 부분그래프들은 그래프 분류를 위한 특징으로 널리 사용되고 있다. 생성된 많은 수의 빈발 부분그래프들 중에서, 분류에 유용한 빈발 부분그래프들의 선택은 그래프 분류 성능에 매우 중요하다. 그런데, 기존의 특징 선택 방법들은 개별 빈발 부분그래프들의 변별력만을 고려하여 분류 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 빈 발 부분그래프의 동시 발생을 모델 기반 탐색 트리에 적용한 그래프 분류 기법을 제안하고 효율적인 알고리즘을 제시한다. 제안하는 기법은 마이닝 된 빈발 부분그래프들로 구성된 특징 집합들 중에 빈발 부분그래프들의 개별적인 변별력뿐만 아니라 동시 발생 변별력을 함께 고려하여 분류에 더 유용한 특징들을 선택한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 개별 특징 선택 기법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 갖는 것을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 동시발생 빈발 부분그래프 특징 기반의 그래프 분류 트리 알고리즘
4. 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
J. Huan / 2004 / Mining spatial motifs from protein structure graphs / Proc. of the 8th Annual International Conference on Research in Computational Molecular Biology :308~315
M. Deshpande / 2005 / Frequent Sub-structure Based Approaches for Classifying Chemical Compounds / IEEE Trans. Knowl. Data Eng 17(8):1036~1050
W. Fan / 2008 / Direct mining of discriminative and essential frequent patterns via model-based search tree / Proc of ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
PubChem
X. Yan / 2002 / gSpan: Graph-based substructure pattern mining / Proc. of International Conference on Data Mining
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X. Yan / 2002 / gSpan: Graph-based substructure pattern mining / Proc. of International Conference on Data Mining
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