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| 单图中的近似频繁子图挖掘算法 | |
| 引用本文： | 窦建凯,林欣,胡文心.单图中的近似频繁子图挖掘算法[J].华东师范大学学报(自然科学版),2019(6). |
| 作者姓名： | 窦建凯 林欣 胡文心 |
| 作者单位： | 华东师范大学计算机科学与技术系,上海,200062;华东师范大学计算中心,上海,200062 |
| 摘 要： | 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 |
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