MRSM:挖掘具有代表性的极大频繁子图

• 作者: 刘勇 屈松 杨艳
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 数据挖掘 极大频繁子图 代表模式 随机算法
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 页码范围: 337-344
• 页数: 8页
• 字数: 7942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.04.002

摘要

基于随机化思想,提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法.该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中,采用基于随机化的方法,利用已挖掘到的结果,提高算法的效率;在第二步聚类过程中,综合考虑了频繁模式在支持度和结构上的相似性,使得聚类的质量更好.在真实和模拟数据集上的实验结果证实了MRSM算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	黑龙江大学计算机科学技术学院	76	108	5.0	7.0
3	杨艳	黑龙江大学计算机科学技术学院	59	81	4.0	7.0
9	屈松	黑龙江大学计算机科学技术学院	1	1	1.0	1.0