逐步最佑扩展的频繁子图挖掘算法

gSpan算法是一种高效的频繁子图挖掘算法,它通过最右扩展图的标准编码得到图集中的所有频繁子图,但它需要通过子图同构判断来计算支持度,由于子图同构问题是NP完全问题,其计算比较复杂.针对上述问题提出一种优化的算法IgSpan,通过改进的ADI++存储结构将图的最右扩展和支持度的计算相结合,避免直接的子图同构判断,经实验...     

一种基于特征子图的不确定图分类算法

采用频繁子图作为特征子图,对不确定图进行分类.提出AGF频繁子图挖掘算法,该算法将频繁子图挖掘问题转换为频繁项挖掘问题,可有效提高频繁子图生成效率.利用频繁子图构造分类模型,首次应用于不确定图,通过实验证明,给出的分类算法具有良好的分类正确率.     

一种新的犯罪团伙挖掘算法

为了利用图模式挖掘犯罪情报网络中的核心团伙和核心人物,提高犯罪网络威胁预测和识别的效率,提出一种新的核心团伙挖掘算法(Core Gang Mining Algorithm, CGMA).对海量的犯罪情报网络数据集建立相应的无向简单图模型,通过改进图挖掘方式,构建候选核心团伙集的数据结构,并提出由k-团伙通过连接和扩展2种操作得到(k+1)-团伙,从各个不同的图数据中统计其频度,最后在模拟数据集和真实数据集上验证算法CGMA的准确性和时间复杂度.该算法避免了传统的图模式挖掘中的子图同构问题,同时也优于其他常用的犯罪团伙挖掘算法.试验结果表明：该算法能对犯罪核心团伙信息进行有效预测.     

单图中的近似频繁子图挖掘算法

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.     

基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法

为了解决传统的磁共振成像数据分类方法正确率较低的问题,提出了一种基于独立成分分析的高阶功能连接网络,使用加权图的频繁子图挖掘和判别性特征选择进行分类研究的方法。该方法不需要依赖先验的脑图谱模板,充分考虑了扫描时间内的时变特性,且将频繁子图挖掘应用到了加权图上。同时为了更准确地找到具有判别性的子图特征,也提出了几种新的判别性特征选择方法。结果发现基于独立成分的加权高阶脑网络的静息态功能磁共振成像分类方法有效地提高了阿尔兹海默症诊断的正确率。     

支持增量图数据的超图查询算法研究

当前大部分图查询算法都是针对静态图数据,不适用于现实应用中不断更新的图数据。针对这一问题,提出支持增量图数据的超图查询算法。该算法将数据图分解成直至单个顶点的子图,然后从单个顶点的子图开始求它到查询图的子图同构,直到求出数据图到查询图的子图同构结果,算法在数据图增加时只需将新加入的数据图进行分解即可,不必重新计算。通过分析证明,所提算法时间和空间复杂度不随数据图的增加而呈线性增长,节省了大量时间和空间代价。     

基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法

提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进,算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘（FSG）,快速频繁子图挖掘（FFSM）,基于先验的图挖掘（AGM）等算法对图结构的编码均不同,由于对有向图进行了新的二维特征定义,因此可使算法适用范围有效地扩展至对有向图的学习,称之为基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法（DF...     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

基于gSpan算法的未知化合物毒性预测

gSpan算法是一种基于频繁图的挖掘算法。该算法基于无候选人产生的频繁子图,在图中建立字典序标号,将每个图映射为最小DFS code,再采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图。与前人算法相比,该算法在生成候选子图时,冗余子图的产生量大大减少;在计算候选子图支持度时避免了大量重复扫描数据库,性能卓越。该文的贡献是将gSpan算法应用在挖掘与已知毒性化合物具有相同子结构的化合物研究工作中,进行未知化合物的毒性预测,对相关领域应用发展具有重要意义。     

基于标准编码的有向标记频繁子图挖掘算法

针对大部分频繁子图挖掘算法,基于无向图而不适用于更具有实际意义的有向图的挖掘的现状,通过对无向图挖掘算法gSpan中编码结构的扩展,采用改进的规范形式,使编码适用于有向图领域。并使用针对有向图的DADI++存储结构来存储图集,简化了数据访问操作的代价。另外在挖掘中使用Hash表存储同构图的Hash地址和支持度,避免对图集的重复扫描和直接的同构测试。在实际数据集上运行的实验结果表明提出的Dspan算法是正确的,并比FFSM算法效率更高。     

图论与群的凯莱图

从图论的观点研究群的凯莱图,利用有向图同构理论讨论了群凯莱图的同构,并将图论中子图概念加以拓广．给出了群的凯莱图子图的概念及应用．     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

（P,P）图的可嵌性定理

设G是一个简单无向图,称G是(P,P)图,如果|E(G)|=|v(G)|.若G同构于6某个子图,则称G可嵌入6,本文用极其简捷的方法证明了:阶数大于9的(P,P)图可嵌入其补图内的充要条件是G不和图(1)中的任一个图同构。     

Design Pattern Mining Using Graph Matching

The identification of design pattern instances is important for program understanding and software maintenance. Aiming at the mining of design patterns in existing systems, this paper proposes a subgraph isomorphism approach to discover several design patterns in a legacy system at a time. The attributed relational graph is used to describe design patterns and legacy systems. The sub-graph isomorphism approach consists of decomposition and composition process. During the decomposition process, graphs corresponding to the design patterns are decom-posed into subgraphs, some of which are graphs corresponding to the elemental design patterns. The composition process tries to get sub-graph isomorphism of the matched graph if sub-graph isomorphism of each subgraph is obtained. Due to the common structures between design patterns, the proposed approach can reduce the matching times of entities and relations. Compared with the existing methods, the proposed algorithm is not linearly dependent on the number of design pattern graphs.     

基于加权频繁子图挖掘的图模型在文本分类中的应用

针对传统文本分类算法的分类精度低和计算复杂度高的问题,提出一种基于加权频繁子图挖掘的图模型文本分类算法。首先将文档集表示成图集;然后运用加权图挖掘算法提取频繁子图;最后,对特征向量进行分类。提出的算法仅提取最重要的子图,使其整体具有较好的分类效果和较高的计算效率。为评估该算法有效性,将其与多种现有分类算法分别对一个数据集进行分类实验,实验结果表明,提出的算法具有更高的识别精度和更少的运行时间。     

模糊图的乘积运算及相关分解

定义了两个模糊图的字典乘积并给出了一个模糊图能分解成两个模糊图的强乘积、直接乘积、字典乘积的充分条件或必要条件。 证明了两个模糊图的偏模糊子图的强乘积、直接乘积、字典乘积是这两个模糊图的强乘积、直接乘积、字典乘积的偏模糊子图。 最后给出了与这三种乘积运算相关的同构定理。     

一个识别四种非环数据库模式的算法

将数据库模式与线图的对应关系用于识别四种非五数据库模式，给出一个新的识别算法，该算法的特点是将数据库模式所对应的线图分解成若干个子线图，在每个子线图上同时执行非环性的识别运算，如果在其中某个子线图算法失败，则数据库是环的，否则数据库是非环的，中还将对算法进行可行性等理论分析，这里提出的方法的解决分布式环境中类似问题时有非常好的效果。     

频繁闭图挖掘算法在中医方剂中的应用

通过分析传统中医药物间的影响关系和图结构数据节点间关系的共通性, 将中医方剂学中处方的药物联系按规则转换为图结构数据, 采用频繁闭图挖掘算法CloseGraph对图结构化的处方数据进行操作, 得到图结构中代表具有特定功能的频繁闭图, 再转换解释获得各中医方剂中对特定病症起决定疗效的核心药物组合及组合形式. 结果表明, 该方法可行、 有效, 成功地将图挖掘策略引入了中医方剂研究领域.