Der Schwerpunkt dieses Papiers liegt auf der Untersuchung der Konsistenz von Nebeninformationen und der Untersuchung mehrerer Seitenansichten bei der Auswahl diskriminierender Subgraphen. Als mögliche Alternativen zum gSpan-basierten Branchen- und gebundenen Algorithmus könnten wir mit unserem vorgeschlagenen Multi-Side-View-Bewertungskriterium gSide andere ausgeklügeltere Suchstrategien anwenden. Zum Beispiel können wir mit gSide die G-Testpunktzahl in LEAP [37] oder das Log-Verhältnis in COM [17] und GAIA [18] usw. ersetzen. Wie in den Abb. 5 und 6 dargestellt, kann unsere vorgeschlagene Lösung mit dem Beschnitt, gMSV, jedoch bei der _sup(min) überleben. Unter Berücksichtigung der begrenzten Anzahl von Probanden in medizinischen Experimenten, wie sie in Abschnitt 3.1 eingeführt wurde, ist gMSV effizient genug für die Identifizierung neurologischer Störungen, bei denen Subgraphenmuster mit zu wenigen unterstützten Graphen nicht erwünscht sind. Unter Berücksichtigung der Literatur über die Koordinierung in Lieferketten können die Koordinierungsmechanismen für das Management von Störungen auf der Grundlage von drei Elementen unterschieden werden: Für jede Seitenansicht konstruieren wir zunächst zwei Vektoren _d _s mit einer gleichen Anzahl von Elementen, Abgetgt aus den Sätzen «»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»_d _s»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»»» Nebenansichten haben wir unseren Algorithmus auf Gehirnnetzwerk-Datensätzen getestet, die aus Neuroimaging abgeleitet sind, wie in Abschnitt 3.1 eingeführt. Wenn der Trigger in diesem Beispiel eine Aktualisierung erhält, wird die Funktion angewendet und das Ergebnis nachgelagert.

Eine Aktivität würde Repo beobachten und derselbe LifecycleOwner würde für den Repository.loadRepo(id)-Aufruf verwendet. Webservice: Vermeiden Sie in diesen Tests Netzwerkaufrufe an Ihr Back-End. Es ist wichtig, dass alle Tests, insbesondere webbasierte Tests, unabhängig von der Außenwelt sind. Mehrere Bibliotheken, einschließlich MockWebServer, können Ihnen helfen, einen gefälschten lokalen Server für diese Tests zu erstellen. Als Nächstes bewerten wir die Wirksamkeit des Beschnitts des Subgraph-Suchraums, indem wir die untere Grenze von gSide in gMSV übernehmen. In diesem Abschnitt vergleichen wir die Laufzeitleistung von zwei Implementierungsversionen von gMSV: Der Beschnitt gMSV verwendet die untere Grenze von gSide, um den Suchraum von Subgraphenenumerationen zu beschneidet, wie in Algorithmus 1 dargestellt; Der nicht befahrende gMSV bezeichnet die Methode ohne Beschnitt im Subgraph-Mining-Prozess, z. B. Löschen der Zeile 13 in Algorithmus 1.

Wir testen beide Ansätze und zeichneten die durchschnittliche CPU-Zeit und die durchschnittliche Anzahl von Subgraph-Mustern auf, die während des Subgraph-Minings und der Feature-Auswahl untersucht wurden. Kann Benutzeraktivitäten vom Netzwerkpunkt des Eingangs bis zum Ausgang Rubia, K., Alegria, A. verfolgen.