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摘要:
AGM算法和HSIGRAM算法是两个经典的频繁子图挖掘算法,在基于图的数据挖掘中有重要的应用.从算法思想和应用技术两个方面分析了AGM算法和HSIGRAM算法的异同点,结合基于图的数据挖掘的特性,提出针对这两个算法的改进策略.
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一种基于前缀节点的频繁子图挖掘算法
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频繁子图
同构类
规范化形式
前缀节点
对两个经典聚类算法的分析
聚类
密度
高维
数据挖掘
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 两个经典频繁子图挖掘算法的对比与分析
来源期刊 内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版) 学科 工学
关键词 频繁子图挖掘算法 AGM算法 HSIGRAM算法 改进策略
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 167-170
页数 4页 分类号 TP391
字数 2976字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8735.2009.02.012
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
频繁子图挖掘算法
AGM算法
HSIGRAM算法
改进策略
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)
双月刊
1001-8735
15-1049/N
大16开
内蒙古呼和浩特市昭乌达路81号
16-17
1959
chi
出版文献量(篇)
2985
总下载数(次)
4
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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