Overlap-Aware 超图分类方法

2026年10月，Nafiul Hasan Anik 等人提出一种基于重叠感知子超图模式频率的超图分类方法。该方法在频繁子超图挖掘中引入重叠标签及两个模式超边在目标超图中继承的相交大小，通过计算挖掘模式的相对频率来表征每个超图，以提升分类性能。在DHG-Bench的五个数据集上，该方法平均Macro-F1超过已有最佳结果，最高提升18.67个百分点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。