%0 Journal Article
%T An Efficient Frequent Subgraph Mining Algorithm<br>一种高效频繁子图挖掘算法
%A LI Xian-Tong
%A LI Jian-Zhong
%A GAO Hong
%A <br>李先通
%A 李建中
%A 高宏
%J 软件学报
%D 2007
%I 
%X 由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题--频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间复杂性是O(n3·2n),其中,n是图集中的频繁边数.提出算法的时间复杂性是O〔2n·n2.5／logn〕,性能提高了O(√n·logn)倍.实验结果也证实了这一理论分析.
%K frequent pattern mining
%K subgraph isomorphism
%K subtree isomorphism
%K frequent subgraph
%K spanning tree<br>频繁模式挖掘
%K 子图同构
%K 子树同构
%K 频繁子树
%K 生成树
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=7735F413D429542E610B3D6AC0D5EC59&aid=C45D3C70E9D401423D1893BE761160F8&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=13553B2D12F347E8&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=B7BFEB80CBF01858&eid=117080F591027EC4&journal_id=1000-9825&journal_name=软件学报&referenced_num=9&reference_num=18