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Mining Intervals of Graphs to Extract Characteristic Reaction Patterns

机译：挖掘图的时间间隔以提取特征反应模式

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摘要

The article introduces an original problem of knowledge discovery from chemical reaction databases that consists in identifying the subset of atoms and bonds that play an effective role in a given chemical reaction. The extraction of the resulting characteristic reaction pattern is then reduced to a graph-mining problem: given lower and upper bound graphs g_i and g_u, the search of best patterns in an interval of graphs consists in finding among connected graphs isomorphic to a subgraph of g_u and containing a subgraph isomorphic to g_i, best patterns that maximize a scoring function and whose score depends on the frequency of the pattern in a set of examples. A method called CrackReac is then proposed to extract best patterns from intervals of graphs. Accuracy and scalability of the method are then evaluated by testing the method on the extraction of characteristic patterns from reaction databases.
机译：本文介绍了从化学反应数据库中发现知识的原始问题，该问题包括识别在给定化学反应中起有效作用的原子和键的子集。然后，将得到的特征反应模式的提取简化为图挖掘的问题：给定上下限图g_i和g_u，在图间隔中搜索最佳模式包括在与g_u的子图同构的连接图之间寻找并包含与g_i同构的子图，这是使得分函数最大化的最佳模式，其得分取决于一组示例中模式的频率。然后提出了一种称为CrackReac的方法，该方法可以从图形间隔中提取最佳模式。然后，通过测试从反应数据库中提取特征模式的方法来评估该方法的准确性和可扩展性。

著录项

  • 来源
    《Discovery science》|2008年|210-221|共12页
  • 会议地点 Budapest(HU);Budapest(HU)
  • 作者

    Frederic Pennerath; Geraldine Polaillon; Amedeo Napoli;

  • 作者单位

    Supelec, Campus de Metz, 2 rue Edouard Belin 57070 Metz, France Orpailleur team, LORIA, BP 239, 54506 Vandoeuvre-les-Nancy Cedex, France;

    Supelec, Campus de Gif-sur-Yvette, 3 rue Joliot-Curie 91192 Gif-sur-Yvette, France;

    Orpailleur team, LORIA, BP 239, 54506 Vandoeuvre-les-Nancy Cedex, France;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 人工智能理论;
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