频繁子图挖掘研究综述_鲁慧民

频繁子图挖掘研究综述_鲁慧民26卷第3期2022年3月微电子学与计算机MICROELECTRONICS&COMPUTERVol.26No.3March2022收稿日期:2022-05-30基金项目:国家“八六三”计划项目(2022AA01Z131)频繁子图挖掘研究综述鲁慧民,冯博琴,宋擒豹(西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710149)摘要:归纳了频繁子图挖掘方法的处理流程,分析评价了频繁子图挖掘的典型算法:广度优先搜索和深度优先搜索的频繁子图挖掘算法,概述了频繁子图挖掘研究的平台———图模型及其产生器,并对频繁子图挖掘方法未来研究方向进行了展望.关键词:子图同构;频繁子图挖掘;图模型;图产生器中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1010-7180(2022)03-0156-06SurveyofFrequentSubgraphMiningResearchLUHui-min,FENGBo-qin,SONGQin-bao(SchoolofElectronicandInformationEngineering,Xi′anJiaotongUniversity,Xi′an710149,China)Abstract:TheprocessofFrequentSubgraphMiningissummarizedinthispaper.BroadFirstSearch(BFS),DepthFirstSearch(DFS),whicharethetypicalminingalgorithmsareanalyzedandevaluated.Thegraphmodelanditsgenerator,whichistheimportantresearchplatformoffrequentsubgraphminingareintroduced.Openissuesandfurtherresearchdi-rectionsarealsodiscussed.Keywords:subgraphisomorphism;frequentsubgraphmining;graphpattern;graphgenerator1引言频繁子图挖掘与相对比较成熟的文本型频繁项挖掘相比,图的数据量大,结构复杂,对原始的图数据进行频繁子图挖掘难度较大.同时通过边或节点添加生成的候选子图集中往往存在大量的冗余,子图同构的NP问题等都增加了候选子图支持度计算的复杂性,因此一般的文本数据挖掘方法不再适用于频繁子图挖掘,必须结合图数据格式的特点寻求新的挖掘算法.Akihiro等人在2002年首先将Apriori算法思想应用到频繁子图挖掘中,此后各种基于Apriori思想,采用递归的方法来发现频繁子图的挖掘算法相继出现,主要包括AGM、AcGM、FSG等.后来韩家炜等人将FP-growth思想应用到频繁子图挖掘中,使图挖掘得到了迅速的发展,主要包括gSpan、CloseGraph和FFSM等,它们主要通过逐渐扩展频繁边得到频繁子图,但对边的扩展过程略有不同.此外还出现了一些其它的频繁子图挖掘算法,例如Wang等于2005年提出了一种基于索引的频繁子图挖掘算法GraphMiner[1];2007年Zhu等提出一种基于用户约束条件的频繁子图挖掘算法gPrune[2],Karste等提出了适用于动态图挖掘的DynamicGREW算法[3]等.作为图挖掘研究的重点,频繁子图挖掘算法得到了广泛深入的研究,文中总结归纳了频繁子图挖掘的处理流程,对典型的频繁子图挖掘算法进行了分析评价,同时介绍了研究频繁子图挖掘的平台———图模型及其产生器,并展望了频繁子图挖掘的未来研究方向.2频繁子图挖掘的处理流程频繁子图挖掘即从输入数据库中挖掘出所有的频繁子图.本文来源:网络收集与整理,如有侵权,请联系作者删除,谢谢!

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