Apr, 2022

通过最小描述长度发现代表性属性 - 星

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TL;DR提出无需设置参数的 CSPM 算法，通过条件熵和最小描述长度原则发现反映节点属性之间强相关性的星形图案，实验表明 CSPM 方法高效且在真实数据中应用广泛，可提高图属性完成模型的精度并揭示电信警报数据中的重要模式。
graphspatternsalgorithmcorrelationsdecision-making
发现论文，激发创造
  • 频繁子图挖掘的表示学习

    通过组合图神经网络、顺序嵌入空间和高效搜索策略，Subgraph Pattern Miner (SPMiner) 实现了在大型目标图中近似查找频繁子图模式，并相较于现有方法和可能的神经替代方案具有更高准确性、更快速度和更好的可扩展性。

    Feb, 2024

  • KG-MDL：使用 MDL 原则在知识图谱中挖掘图模式

    现在，越来越多的数据以知识图谱（KGs）的形式可用。虽然这种数据模型支持高级推理和查询，但由于其规模和复杂性，它们仍然难以挖掘。图挖掘方法可以用来从 KGs 中提取模式。然而，这存在两个主要问题。第一，图挖掘方法往往会提取出太多模式，难以被人类分析师解读（模式爆炸）。第二，实际生活中的 KGs 往往与通常用于图挖掘的图形不同：它们是多图，它们的顶点度数往往遵循幂律，并且它们用于建模知识的方式可能会产生虚假的模式。最近，提出了一种名为 GraphMDL + 的图挖掘方法来解决模式爆炸的问题，使用了最小描述长度（MDL）原理。然而，GraphMDL + 和其他图挖掘方法都不适用于未经调整的 KGs。在本文中，我们提出了 KG-MDL，一种基于 MDL 原理的图模式挖掘方法，它可以在给定一个 KG 的情况下生成一个适合人类解释的图模式集，并且是一个无参数和任何时候都可以使用的方法。我们对中等规模 KGs 进行了实验，结果显示我们的方法生成了既适合人类解释又描述了 KG 的模式集。我们展示了这些提取出的模式突出了数据的相关特征：包括用于创建数据的模式和具体事实。我们还讨论了在知识图谱上挖掘图模式与其他类型的图数据相关的问题。

    Sep, 2023

  • 一种快速的拓扑方法以预测动态图中的异常

    本文提出了一种基于 persistent diagram、lower-star filtration 和 Betti 函数的方法，可以高效地从时变图数据中提取形状信息，并在模拟研究和实际数据应用中表现出优越的性能，尤其是对于变点检测和加密货币网络异常价格预测。

    May, 2023

  • 通过安全模式修剪实现预测模式挖掘模型的高效选择

    本研究提出了 Safe Pattern Pruning (SPP) 用于解决预测模式挖掘中模式数量爆炸的问题，并演示了该方法在涉及集合，图和序列的回归和分类问题中的有效性。

    Jun, 2023

  • 基于标签描述模式的分类错误特征化方法

    通过最小描述长度原则，我们提出了用于全局、可解释无歧义地描述分类器的模式的算法 Premise，可以有效地理解现代 NLP 分类器的系统性错误。

    Oct, 2021

  • 利用差分隐私挖掘频繁图模式

    本文提出了一种用于挖掘频繁图模式的不同隐私算法，并基于 Markov Chain Monte Carlo 采样方法解决了挖掘频繁图模式的难题，同时保证了隐私和效用保障。

    Jan, 2013

  • 对比模式挖掘：一份调查报告

    该研究论文介绍了对比模式挖掘的研究方向，并分类讨论了各种挖掘策略和方法，包括序列模式和对比模式，提出了不同算法和优缺点，最后探讨了该领域的挑战和机遇。

    Sep, 2022

  • 基于限制条件的决策图顺序模式挖掘

    提出了基于多值决策图表示法的约束序列模式挖掘技术，可以适应多个项目属性和各种约束类型，包括一些非单调约束。通过开发一个基于 MDD 的前缀投影算法，可以将其应用性进行评估，并与典型的生成检查变体以及最先进的基于约束的序列模式挖掘算法进行性能比较，结果表明我们的方法在可伸缩性和效率方面与其他方法相当或优于其他方法。

    Nov, 2018

  • 基于图的高效极小极大信号检测

    通过将联通子图嵌入到线性矩阵不等式（LMI）中，可以计算与联通子图相关的合适目标的优化。我们通过最优化凸目标函数解决了联通性的组合问题，并证明我们的测试对于指数族分布的一维和二维晶格是 Minimax 最优的。我们展示了联通子图族的内部导电对于表征可检测性扮演了重要角色。

    Nov, 2014

  • 挖掘概念模型中的频繁结构

    我们提出了一种通用方法来发现在概念建模语言中经常出现的结构，并提供了一个实现，通过频繁子图挖掘算法和图形操作技术，可以处理多个概念模型并发现根据多个标准的重复结构。

    Jun, 2024