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题名基于分而治之及Hash链表的图分类算法
被引量：2
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作者
孙伟
朱正礼
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机构
南京林业大学信息科学技术学院
南京理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第3期145-149,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61072148)
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文摘
主流的图结构数据分类算法大都是基于频繁子结构挖掘策略。这一策略必然导致对全局数据空间的不断重复搜索,从而使得该领域相关算法的效率较低,无法满足特定要求。针对此类算法的不足,采用分而治之方法,设计出一种模块化数据空间和利用Hash链表存取地址及支持度的算法。将原始数据库按照规则划分为有限的子模块,利用gSpan算法对各个模块进行操作获取局部频繁子模式,再利用Hash函数将各模块挖掘结果映射出唯一存储地址,同时记录其相应支持度构成Hash链表,最后得到全局频繁子模式并构造图数据分类器。算法避免了对全局空间的重复搜索,从而大幅度提升了执行效率;也使得模块化后的数据可以一次性装入内存,从而节省了内存开销。实验表明,新算法在分类模型塑造环节的效率较之于主流图分类算法提升了1.2～3.2倍,同时分类准确率没有下降。
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关键词
图数据分类
分而治之
模块化数据
Hash链表
分类效率
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Keywords
graph classification
divide and conquer
modular data
Hash linked list
classification efficiency
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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