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随着图数据收集技术在许多科学领域的发展，对图数据分类已成为机器学习和数据挖掘领域的重要课题．目前已经提出许多图分类方法．其中，一些图分类方法采用3步来构筑分类模型；一些图分类方法采用2步来构筑分类模型．这些方法在挖掘频繁子图或特征子图时，只考虑到子图的结构信息，而没有考虑到子图的嵌入信息．为此，在L—CCAM子图编码的基础上，提出了一种基于嵌入集的图分类方法．该方法采用基于类别信息的特征子图选择策略，不但考虑了子图的结构信息，而且在频繁子图挖掘过程中充分利用嵌入信息嵌入集，通过一步即直接选择特征子图以及生