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GraphMDL : sélection de motifs de graphes avec le principe MDL

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Abstract

Many graph pattern mining algorithms have been designed to identify recurring structures in graphs. The main drawback of these approaches is that they often extract too many patterns for human analysis. Recently, pattern mining methods using the Minimum Description Length (MDL) principle have been proposed to select a characteristic subset of patterns from transactional, sequential and relational data. In this paper, we propose a MDL-based approach for selecting a characteristic subset of patterns on labeled graphs. A key notion in this paper is the introduction of ports to encode connections between pattern occurrences without any loss of information. Experiments show that the number of patterns is drastically reduced, and the selected patterns can have complex shapes.
Plusieurs algorithmes de fouille de motifs ont été proposés pour iden-tifier des structures récurrentes dans les graphes. Le principal défaut de ces ap-proches est qu'elles produisent généralement trop de motifs pour qu'une analyse humaine soit possible. Récemment, des méthodes de fouille de motifs ont traité ce problème sur des données transactionnelles, séquentielles et relationnelles en utilisant le principe MDL (Minimum Description Length). Dans ce papier, nous proposons une approche MDL pour sélectionner un sous-ensemble représentatif de motifs sur des graphes étiquetés. Une notion clé de notre approche est l'in-troduction de ports pour encoder les connections entre occurrences de motifs, sans perte d'information. Nos expériences montrent que le nombre de motifs est drastiquement réduit et que les motifs sélectionnés peuvent avoir des formes complexes.
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Dates and versions

hal-02511412 , version 1 (18-03-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02511412 , version 1

Cite

Francesco Bariatti, Peggy Cellier, Sébastien Ferré. GraphMDL : sélection de motifs de graphes avec le principe MDL. EGC 2020, Jan 2020, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-02511412⟩
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