[发明专利]一种基于频繁稠密模式的图分类方法在审
| 申请号： | 201610478455.3 | 申请日： | 2016-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN106203468A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 张道强;屠黎阳 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对图进行分类的方法。图作为一种通用的数据集结构，在许多科学应用中，可以用来表示数据对象之间的各种复杂关系。在本发明的方法中，首先提出一种新的图特征，也就是频繁稠密模式。频繁稠密模式可以保留图内的权重信息以及局部拓扑结构，是一种理想的图特征。然后，通过一系列算法，从图中提取具有判别性的有序模式，并将判别性频繁稠密模式作为特征。最后基于支持向量机(support vector machine，SVM)，构建出对图分类的分类器。本发明公开的方法可以高效且准确地实现图的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 频繁 稠密 模式 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于频繁稠密模式对图数据进行分类的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、从图数据集中挖掘频繁稠密模式；步骤二、从众多的频繁稠密模式中选择出拥有较高判别性的频繁稠密模式，作为判别性频繁稠密模式；步骤三、基于判别性频繁稠密模式构建特征矩阵，然后使用支持向量机训练分类器。训练出的分类器可用于对图进行分类；步骤四、对未知类型的图，使用步骤四训练出的分类器对其进行分类。
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