Bibliotecas para (algoritmos de propagación de etiquetas / minería de subgrafos frecuentes) para gráficos en R

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Descripción general del problema.

Tengo un gráfico donde algunos vértices están etiquetados con un tipo con 3 o 4 valores posibles. Para los otros vértices, el tipo es desconocido. Mi objetivo es usar el gráfico para predecir el tipo de vértices que no están etiquetados.

Marco posible

Sospecho que esto encaja en el marco general de los problemas de propagación de etiquetas, basado en mi lectura de la literatura (por ejemplo, vea este documento y este documento )

Otro método que se menciona a menudo es Frequent Subgraph Mining, que incluye algoritmos como SUBDUE, SLEUTH, y gSpan.

Encontrado en R

La única implementación de propagación de etiquetas que pude encontrar Res label.propagation.community()de la igraphbiblioteca. Sin embargo, como su nombre indica, se usa principalmente para encontrar comunidades, no para clasificar vértices sin etiquetar.

También parece haber varias referencias a una subgraphMiningbiblioteca (aquí, por ejemplo), pero parece que falta en CRAN.

Pregunta

¿Conoces una biblioteca o marco para la tarea descrita?

Loiisso
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Respuestas:

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Esta es una publicación antigua, pero hay un paquete de subgrafos y un libro / documentación que lo acompaña para hacer esto en R: https://www.csc.ncsu.edu/faculty/samatova/practical-graph-mining-with-R/PracticalGraphMiningWithR .html

Aunque personalmente no consigo la conexión entre la minería de subgrafos y la propagación de etiquetas en este caso. SVD ++ podría estar más cerca de lo que está buscando (compatible con GraphX ​​de Spark, que creo que también admite la propagación de etiquetas). http://spark.apache.org/graphx/

jojo
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