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基于图数据的极大频繁子树挖掘算法研究
基于图数据的极大频繁子树挖掘算法研究
作者:
唐德权
黄金贵
原文服务方:
微电子学与计算机
极大频繁子树
图数据集
候选子树
子树同构
半结构化数据集
摘要:
由于极大频繁子树中已经隐含了所有频繁子树信息,尤其处理大型图数据集时候,挖掘极大频繁子树对提高频繁子树挖掘算法效率具有重要意义.首先在有效编码的基础上提出连接和扩展操作算法,通过两个算法产生所有极大候选子树;其次引入嵌入集计算解决子树同构问题,对子树同构问题进行了优化,进一步提出了一种新的极大频繁子树挖掘算法(MFST);最后证明了算法的正确性和分析了算法在最坏情况下的时间性能,并与其它基于半结构化数据集的频繁子树挖掘算法进行了比较.实验结果表明,MFST算法具有更好的时间性能和空间性能,可以在图数据集中有效挖掘频繁子树.
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大规模图集
频繁子图
子图同构
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篇名
基于图数据的极大频繁子树挖掘算法研究
来源期刊
微电子学与计算机
学科
关键词
极大频繁子树
图数据集
候选子树
子树同构
半结构化数据集
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
54-58
页数
5页
分类号
TP311.2
字数
语种
中文
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图数据集
候选子树
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半结构化数据集
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
微电子学与计算机
主办单位:
中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-7180
CN:
61-1123/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1972-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
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