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图数据中频繁模式挖掘算法研究综述
  • 期刊名称:电子学报 2008,36(8):1603~1609. EI: 084011613523
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071, [2]西安电子科技大学软件学院,陕西西安710071
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金(No.60574039);教育部留学回国人员启动基金;西安应用材料基金(No.XA-AN-200605)
  • 相关项目:生物分子网络数据分析中相关图问题及其算法研究
中文摘要:

本文对图数据中的频繁模式挖掘算法进行了综述。依据算法的特性和数学基础对算法进行了分类,主要集中于算法的求解思想和不同算法之间的关系的比较,并对一些著名的算法进行了详细的分析和讨论。基于算法的特性,比较了各种算法适用的范围以及应用领域、最后,讨论了频繁模式挖掘的最新进展及未来的研究方向。

英文摘要:

Graphs are widely used to model data in various applications. In recent years,a lot of algorithms have been developed to mine frequent pattern in graph data. We review some representative algorithms in this area. We classify the algorithms based on their properties and mathematical foundation, focusing on the algorithms underlying the approaches and how the algorithms relate to each other. Some typical algorithms are investigated. The comparison is then given based on the properties of the algorithms. New progress and future research directions are pointed.

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