加权最大频繁子图挖掘算法的研究

如何从大量的图中挖掘出令人感兴趣的子图模式已经成为数据挖掘领域研究的热点之一。传统的频繁子图挖掘方法对满足最小支持度阈值的子图同等对待,但在真实数据库中不同的子图往往具有不同的重要程度。为解决上述问题,提出了一种深度优先的挖掘加权最大频繁子图的新算法。首先给出了一种新的用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可以加速子图规范编码匹配的速度。其次,给出了加权最大频繁子图的定义,不仅可以找出较为重要的最大频繁子图,而且可以使挖掘结果同样具有反单调性,从而可加速剪枝。实验结果表明,提出的算法不仅可以有效地减少挖掘结果的数量,而且具有较高的效率。     

从不确定图中挖掘频繁子图模式

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.     

用户频繁通信关系的并行挖掘算法研究

随着移动通信技术和互联网的飞速发展,移动通信设备已经成为大多数人随身携带的工具,这些设备之间因互相通信而产生的数据构成了通信网络。文中提出了一种针对海量通信数据的频繁通信子图并行挖掘算法PMFCS。该算法 在频繁项目集挖掘思想和子图连接规则的基础上, 利用并行计算框架Spark 将所有的图以边为单位分布到各个计算节点,在各个节点统计1阶候选频繁子图,再通过汇总候选子图得到1阶频繁子图。PMFCS算法通过迭代地连接k－1阶子图和1阶子图生成k阶候选子图,再计算k阶候选子图的频繁度,直至k阶频繁子图集合为空集。实验结果表明,该算法可以快速、有效地解决频繁通信关系的挖掘问题。     

最大频繁子图挖掘算法研究

随着图的广泛应用,图的规模不断扩大,因此提高频繁子图挖掘效率势在必行。本文针对频繁子图挖掘所产生的庞大的结果集,提出了一个最大频繁子图挖掘算法MFME,从而极大地减少了结果集的数量。MFME使用了映射的思想将图集中的边映射到边表中并在此表上进行子图挖掘,有效地提高了算法的效率。实验结果表明,MFME的效率较经典算法SPIN有明显提高。     

基于分割图集的频繁闭图挖掘算法*

为了解决大规模图集挖掘算法PartGraphMining必须重复扫描图集才能得到全部频繁子图的缺点,提出了一种改进的IPMC算法,通过hash表保存同构图的hash地址和支持度,不必重复扫描图集就可快速得到全部频繁子图,再经过少量的子图同构判断得到全部频繁闭图。在实际数据集上运行的实验结果表明它比原算法的挖掘效率有所提高。     

挖掘不确定频繁子图的改进算法的研究

鉴于图结构能简单方便地描绘复杂的数据以及实际应用中图数据的获得具有不确定性,不确定频繁子图挖掘算法得到广泛的研究。目前一个典型的图挖掘算法是MUSE,但MUSE算法存在期望支持度计算消耗大、时间效率不够高等问题。针对此问题提出了一种基于划分思想混合搜索策略的不确定子图挖掘算法EDFS,它用改进过的GSpan算法进行不确定的子图数据预处理,用裁剪子图模式的搜索空间裁剪不确定子图数据,用基于划分思想的混合策略进行频繁子图的挖掘。子图同构与边存在概率的实验结果证明了EDFS算法能更高效地挖掘出不确定数据频繁子图。     

频繁子图挖掘算法研究

图像能表达丰富语义,但增加了数据结构的复杂性和感兴趣子结构的挖掘难度。综合应用图论知识和数据挖掘的各种技术,对图像进行规范化编码,通过连接和扩展操作产生所有候选子图,引用嵌入集概念,计算候选子图的支持度和频繁度。提出频繁子图挖掘算法FSubgraphM,能从图数据库中挖掘频繁导出子图。     

一种新的频繁子图挖掘算法

传统Aprior频繁子图挖掘算法中存在大量冗余子图.针对该问题,提出一种新的频繁子图挖掘算法(GAI).介绍一种三层MADI索引结构,用于存储图集的信息,以减少图集的扫描次数,通过扩展ETree树构造频繁子图,并用表来存储候选子图,避免扩展过程中冗余图的产生以及对整个数据库的扫描,从而简化支持度的计算,提高图/子图同构...     

Apriori算法用于频繁子图挖掘的改进方法

AGM算法最早将Apriori思想应用到频繁子图挖掘中。AGM算法结构简单,以递归统计为基础,但面临庞大的图数据集时,由于存在子图同构的问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,使计算时间开销很大。基于AGM算法,针对候选子图生成这一环节对原算法进行改进,减少了冗余子图的生成,使改进后的算法在计算时间上具有高效性;测试了在不同最小支持度情况下改进方法的时间开销。实验结果表明改进算法比原算法缩短了计算时间,提高了频繁子图的挖掘效率。     

基于路径的频繁子图挖掘算法研究

图挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而图挖掘主要集中在图数据集内频繁子图的挖掘。频繁子图挖掘技术的关键是建立有效机制减少冗余候选子图,以便高效计算和处理所需的频繁子图。提出了一种基于路径的频繁子图挖掘算法,该算法首先找出所有频繁边从而挖掘出频繁单路径,然后通过组合、双射和操作扩展出较多的频繁路径,再通过连接操作产生所有频繁子图候选集。通过定理证明了该算法的正确性和完整性,从理论上分析了该算法时间复杂度低于现有的算法,最后进行了2个图数据集实验,在候选集产生的数量和时间性能2方面验证了算法的优越性。     

利用MapReduce平台实现高效并行的频繁子图挖掘

频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题,并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG（cloud-global frequent subgraph）。该算法基于Apriori思想,在扩展边生成新的子图时,使用已经挖掘出的k-1阶的频繁子图生成k阶的频繁子图。同时,检查是否存在待扩展生成的子图,设定生成的频繁子图表示规则,保证了频繁子图信息的唯一性。较同类算法相比,该算法在挖掘频繁子图时更具通用性,并且在扩展边时避免产生大量的复制图,从而使得算法的正确性得以保证,且运行效率显著提高。     

从图数据库中挖掘频繁跳跃模式

很多频繁子图挖掘算法已被提出.然而,这些算法产生的频繁子图数量太多而不能被用户有效地利用.为此,提出了一个新的研究问题:挖掘图数据库中的频繁跳跃模式.挖掘频繁跳跃模式既可以大幅度地减少输出模式的数量,又能使有意义的图模式保留在挖掘结果中.此外,跳跃模式还具有抗噪声干扰能力强等优点.然而,由于跳跃模式不具有反单调性质,挖掘它们非常具有挑战性.通过研究跳跃模式自身的特性,提出了两种新的裁剪技术:基于内扩展的裁剪和基于外扩展的裁剪.在此基础上又给出了一种高效的挖掘算法GraphJP(an algorithm for mining jump patterns from graph databases).另外,还严格证明了裁剪技术和算法GraphJP的正确性.实验结果表明,所提出的裁剪技术能够有效地裁剪图模式搜索空间,算法GraphJP是高效、可扩展的.     

一种频繁子图挖掘算法

为减少频繁子图规范化检测的时间复杂度,对规范化邻接矩阵的相关性质进行分析。给出相关定理并证明其正确性,从而减少冗余候选子图的产生。在此基础上,提出一种频繁子图挖掘算法——FSM_CAM。实验结果证明,与现有频繁子图挖掘算法FSubGraphM相比,FSM_CAM算法的效率较高。     

一种改进的闭图挖掘算法

频繁子图挖掘是各种图挖掘的基础和瓶颈,为了提高频繁子图挖掘算法的效率,在频繁闭图方法的基础上提出了一种新算法BPCG.首先使用了一种新结构表存储频繁子图集,从而不需扫描图集就可直接扩展最频繁邻接边及计算支持度阈值;然后算法又利用兄弟剪枝策略和删除局部频繁边,缩小搜索空间并减少不必要的操作.通过实验证明,算法优于其他子图挖掘算法.     

一种基于Apriori思想的频繁子图发现算法

如今,关联规则技术应用在许多非传统领域,许多已有的频繁项集搜索方法已经不适用了。一种解决的方法就是用图的形式表示这些领域的事务,然后利用基于图论的数据挖掘技术发现频繁子图。本文提出了一种基于Aproiri思想的频繁子图发现算法SLAGM,它可以有效地挖掘简单图中的频繁子图。实验证明,该算法在性能上优于另一种子图挖掘算法AGM。     

基于加权动态网络的频繁模式挖掘研究

不同时刻的动态网络往往具有不同权重,针对加权动态网络的频繁模式挖掘,提出一种挖掘算法WGDM,它适用于加权动态社会网络、生物网络等方面的频繁模式挖掘。WGDM算法利用支持度的反单调性裁剪搜索空间,从而减少冗余候选子图,提高算法效率。通过实验测试了WGDM算法的性能,并根据中国实际股票市场网络,利用WGDM算法挖掘股票市场网络中有趣的频繁模式。