| 基于共生频繁项树和逆矩阵的图挖掘 |
| |
| 引用本文： | 李涛,肖南峰.基于共生频繁项树和逆矩阵的图挖掘[J].计算机应用研究,2014,31(10). |
| |
| 作者姓名： | 李涛 肖南峰 |
| |
| 作者单位： | 1. 华南农业大学现代教育技术中心,广州510640;华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640
2. 华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，广东省产学研省部合作专项基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 针对大数据时代的图挖掘算法中必须避免进行子图同构检测的问题,采用社会网络中的信息传播模型研究在单个大图中挖掘近邻频繁模式.首先计算节点标号对邻居节点的关联强度,运行联合概率分布来计算节点标号集合的概率支持度,以概率支持度为判断标准,运用改进的逆矩阵+共生频繁项树(COFI-树)挖掘算法对每个节点的标号构成的项集组成的事务数据集进行频繁项集挖掘.实验分析结果显示,该方法快过传统的单个大图频繁子图挖掘算法,返回的结果也多过频繁子图挖掘算法,并且可以发现一些传统频繁子图挖掘算法发现不了的有趣模式.而且与基于FP-树的频繁模式挖掘算法相比,逆矩阵+COFI-树能够支持大规模数据集,对内存利用效率较高.
|
| 关 键 词： | 数据挖掘 图挖掘 逆矩阵 共生频繁项树 |
Graph mining based on co-occurrence frequent-item tree and inverted matrix |
| |
| LI Tao,XIAO Nan-feng.Graph mining based on co-occurrence frequent-item tree and inverted matrix[J].Application Research of Computers,2014,31(10). |
| |
| Authors: | LI Tao XIAO Nan-feng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | data mining graph mining inverse matrix COFI-tree |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
