A New Multi-graph Transformation Method for Frequent Approximate Subgraph Mining

• Niusvel Acosta Mendoza ^[1]
  1. [1] Centro de Aplicaciones de Tecnología de Avanzada (CENATAV).
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 12, Nº. 3, 2018
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un nuevo método basado en transformaciones de multigrafos para la minería de subgrafos frecuentes aproximados
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• Resumen
  • español

    La minería de subgrafos frecuentes aproximados ha sido satisfactoriamente aplicada en varios dominios de la ciencia, debido a que los enfoques aproximados han alcanzado mejores resultados que los exactos en muchas aplicaciones. Sin embargo, existen aplicaciones basadas en multi-grafos donde los algoritmos tradicionales de minería no pueden ser aplicados porque no están diseñados para trabajar con este tipo de grafos. Solo se ha reportado un método basado en transformaciones de grafos que permite aplicar los algoritmos tradicionales para la minería de subgrafos frecuentes aproximados en problemas representados como multi-grafos, pero tiene la limitante de un alto costo computacional. En este trabajo, con el objetivo de acelerar el proceso de minería, se propone un método más eficiente para transformar los multi-grafos en grafos simples y vice versa. Este proceso se realiza sin perder información topológica o semántica, lo cual permite el uso de los algoritmos tradicionales de minería de grafos y los patrones minados se pueden retornar al contexto de multi-grafos. Finalmente se analiza el comportamiento del método propuesto sobre colecciones de multi-grafos sintéticas y adicionalmente se muestra la utilidad de la propuesta en tareas de clasificación de imágenes, donde dichas imágenes son representadas como multi-grafos.

  • English

    Frequent approximate subgraph (FAS) mining has been successfully applied in several science domains, because in many applications, approximate approaches have achieved better results than exact approaches. However, there are real applications based on multi-graphs where traditional FAS miners cannot be applied because they were not designed to deal with this type of graph. Only one method based on graph transformation, which allows the use of traditional simple-graph FAS miners on multi-graph problems was reported, but it has high computational cost. This paper aims at accelerating the mining process, thus a more efficient method is proposed for transforming multi-graphs into simple graphs and vice versa without losing topological or semantic information, that allows using traditional FAS mining algorithms and returning the mined patterns to the multi-graph space. Finally, we analyze the performance of the proposed method over synthetic multi-graph collections and additionally we show the effectiveness of the proposal in image classification tasks where images are represented as multi-graphs.