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摘要:
研究不确定图数据的挖掘,主要解决不确定图数据的频繁子图模式挖掘问题.介绍了一种数据模型来表示图的不确定性,以及一种期望支持度来评价子图模式的重要性.利用期望支持度的Apriori性质,给出了一种基于深度优先搜索策略的挖掘算法.该算法使用高效的期望支持度计算方法和搜索空间裁剪技术,使得计算子图模式的期望支持度所需的子图同构测试的数量从指数级降低到线性级.实验结果表明,该算法比简单的深度优先搜索算法快3~5个数量级,有很高的效率和可扩展性.
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文献信息
篇名 从不确定图中挖掘频繁子图模式
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 不确定图 图挖掘 频繁子图模式
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 2965-2976
页数 12页 分类号 TP311
字数 9494字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2009.03473
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李建中 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 237 6003 33.0 72.0
2 高宏 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 109 1574 18.0 36.0
3 邹兆年 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 17 244 9.0 15.0
4 张硕 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 15 182 7.0 13.0
传播情况
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  • 引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
不确定图
图挖掘
频繁子图模式
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
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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