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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明公开了一种基于k‑truss和图核的图分类方法及其用途。一种基于k‑truss和图核的图分类方法，包括：获取需要分类的图数据，图分类数据的每个样本均带有其类别标签；利用图的k‑truss分解对每个样本建立一个嵌套子图的层次结构；利用truss变体形式的图核函数分别测量每两个图之间的相似性，生成核矩阵，并利用图类别标签信息，训练C‑支持向量机SVM分类器；将待分类的图数据输入训练好的分类器，得到分类结果。本发明的方法方便简洁，计算复杂度低，能够应用到大规模的图数据中。

主权项：1.一种基于k-truss和图核的图分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从PDB生物大分子结构数据库中下载六种生物酶的三维结构，分别为氧化还原酶类、转移酶类、水解酶类、裂合酶类、异构酶类和连接酶类；将获取的六大类型酶的三维结构建模为图，图的顶点是蛋白质的二级结构，如果两个顶点元素在氨基酸序列或三维空间中是相邻的，它们之间就有一条边；这些图的集合构成了酶的数据集；获取需要分类的图数据，图分类数据的每个样本均带有其类别标签；给定一个样本图G，G的k-truss是G的最大子图，其中每条边至少包含在子图的k-2个三角形中；步骤二，利用图的k-truss分解对每个样本建立一个嵌套子图的层次结构；具体为：1已经知道2-truss就是整个图，所以初始化k＝3；2计算所有边的support值，即包含该边的三角形个数；3根据边的support值由小到大的顺序，对边进行排序；4找到一条以u和v为端点的边e，假设u的度数小于等于v的度数，其support值小于k-2，那么对于u的每个邻居w，如果w和v之间也有边存在，即u，v，w构成一个三角形，则将u,w和v,w两边的support值减少1；5从G中删掉边e，更新剩余边的顺序，维护边的support值由小到大的顺序；6重复4和5直到找不到满足support值小于k-2的边，则输出当前G为k-truss；如果此时G不为空，k增加1，重复步骤4-6；如果此时G为空，分解过程结束；步骤三，利用truss变体形式的图核函数分别测量每两个图之间的相似性，生成核矩阵，并利用图类别标签信息，训练C-支持向量机分类器；步骤四，将待分类的图数据输入训练好的分类器，得到分类结果。

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百度查询： 山东大学 一种基于k-truss和图核的图分类方法及其用途