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单图中的近似频繁子图挖掘算法
1
作者
窦建
凯
林欣
胡文心
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期73-87,共15页
图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分,已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据,故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离(Graph Edit Distance,GED)的...
图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分,已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据,故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离(Graph Edit Distance,GED)的绝对值,而没有考虑子图间编辑距离与子图大小的相对关系.提出了一种在单图中进行近似频繁子图挖掘的新算法,并在计算近似程度时考虑当前子图的大小.该算法通过对近似频繁子图的大小上限进行预测,并通过局部反单调性进行剪枝,提高了算法的效率.实验表明,该算法能够挖掘出传统算法无法发现的近似频繁子图,且相比对比算法具有更好的时间性能.
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关键词
近似
图
频繁子图挖掘
剪枝
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职称材料
题名
单图中的近似频繁子图挖掘算法
1
作者
窦建
凯
林欣
胡文心
机构
华东师范大学计算机科学与技术系
华东师范大学计算中心
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期73-87,共15页
文摘
图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分,已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据,故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离(Graph Edit Distance,GED)的绝对值,而没有考虑子图间编辑距离与子图大小的相对关系.提出了一种在单图中进行近似频繁子图挖掘的新算法,并在计算近似程度时考虑当前子图的大小.该算法通过对近似频繁子图的大小上限进行预测,并通过局部反单调性进行剪枝,提高了算法的效率.实验表明,该算法能够挖掘出传统算法无法发现的近似频繁子图,且相比对比算法具有更好的时间性能.
关键词
近似
图
频繁子图挖掘
剪枝
Keywords
approximate
graph
frequent subgraph mining
pruning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单图中的近似频繁子图挖掘算法
窦建
凯
林欣
胡文心
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
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