摘要：主流的图结构数据分类算法大都是基于频繁子结构挖掘策略。这一策略必然导致对全局数据空间的不断重复搜索，从而使得该领域相关算法的效率较低，无法满足特定要求。针对此类算法的不足，采用分而治之方法，设计出一种模块化数据空间和利用Hash链表存取地址及支持度的算法。将原始数据库按照规则划分为有限的子模块，利用gSpan算法对各个模块进行操作获取局部频繁子模式，再利用Hash函数将各模块挖掘结果映射出唯一存储地址，同时记录其相应支持度构成Hash链表，最后得到全局频繁子模式并构造图数据分类器。算法避免了对全局空间的重复搜索，从而大幅度提升了执行效率；也使得模块化后的数据可以一次性装入内存，从而节省了内存开销。实验表明，新算法在分类模型塑造环节的效率较之于主流图分类算法提升了1．2～3．2倍，同时分类准确率没有下降。

关键词：图数据分类 分而治之 模块化数据 hash链表 分类效率 

单位：南京林业大学信息科学技术学院 江苏南京210037 南京理工大学计算机科学与技术学院 江苏南京210094