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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近年來數(shù)據(jù)庫和人工智能等領(lǐng)域研究的熱點課題，引起了科學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。頻繁模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中非常關(guān)注的一個課題。在這個方向已經(jīng)有大量的文獻被發(fā)表，并取得了巨大的進步。 隨著頻繁模式挖掘的深入研究，圖模型被廣泛地應(yīng)用于為各種事務(wù)建模，因此圖挖掘的研究顯得越來越重要。本文首先介紹了子圖挖掘的研究內(nèi)容，國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并闡述了課題研究的背景和意義。針對研究的內(nèi)容，詳細(xì)介紹了子圖挖掘研究的基礎(chǔ)知識和常用的技術(shù)思想。
2、 本文針對唯一標(biāo)號的有向連通圖模型，基于頻繁模式樹結(jié)構(gòu)，改進了頻繁模式增長算法，提出了CFPG算法來挖掘頻繁連通閉合子圖。使用生物代謝路徑數(shù)據(jù)集的實驗證明，CFPG能有效地挖掘出唯一標(biāo)號的有向連通圖集中的頻繁閉圖集，一次運算可以挖掘出多個閾值的最大頻繁子圖集。CFPG適用于以唯一標(biāo)號的有向連通圖建模的網(wǎng)絡(luò)或圖集。 在基于無向標(biāo)識圖的改進算法中，文章提出了一個基于Apriori思想和嵌入集技術(shù)的頻繁子圖挖掘算法FSDE。嵌
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