基于化合物库测试的gSpan算法

• 作者: 吴建国 许荣斌 谢莹
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: gSpan 化合物库 频繁子图 深度优先搜索
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 58-60,64
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.10.017

摘要

gSpan算法是一种基于频繁图的数据挖掘算法.该算法基于无候选人产生的频繁子图,采用深度优先搜索策略挖掘频繁连接子图.由于其设计结构具有连续性以及无候选人产生,算法的性能得以提高,在执行速度上可以达到前人算法如FSG算法的15～100倍.基于化合物库Chemical_340测试发现,该算法能够以卓越性能有效挖掘频繁子图.该算法可以应用在搜索具有相同子结构的化合物研究中,对相关领域研究发展具有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢莹	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	18	106	4.0	10.0
2	吴建国	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	68	474	11.0	18.0
3	许荣斌	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	19	112	4.0	10.0