R中图的图库（标签传播算法/频繁的子图挖掘）

Question

问题的一般描述

我有一个图形，其中一些顶点用3或4个可能的值标记。对于其他顶点，类型未知。我的目标是使用图表预测未标记的顶点的类型。

可能的框架

我怀疑这符合我对文献的阅读（例如，请参见 这张纸 和 这张纸)

经常提到的另一种方法是 Frequent Subgraph Mining, ，包括算法 SUBDUE,SLEUTH, ， 和 gSpan.

在r中发现

我设法找到的唯一标签传播实现了 R 是 label.propagation.community() 来自 igraph 图书馆。但是，顾名思义，它主要用于找到社区，而不是用于对未标记的顶点进行分类。

似乎也有几个参考 subgraphMining 图书馆（例如，在这里），但看起来Cran缺少它。

问题

您知道所述任务的库或框架吗？

Answer 1

这是一个旧帖子，但是有一个子图包和随附的书/文档，用于在R：https://www.csc.ncsu.edu/faculty/samatova/practical-graph-mining-with-r/practicalgraphminingwithr.html

尽管在这种情况下，我个人没有得到子图采矿和标签传播之间的联系。 SVD ++可能更接近您想要的东西（Spark的GraphX支持，我认为这也支持标签传播）。http://spark.apache.org/graphx/