极大频繁子树挖掘及其应用  

Maximum Frequent Tree Mining and its Applications

作　　者：杨沛[1] 谭琦[2] 

机构地区：[1]华南理工大学计算机应用研究所,广州510640 [2]华南师范大学计算机学院,广州510631

出　　处：《计算机科学》2008年第2期150-153,共4页Computer Science

基　　金：国家自然科学基金(60003019)资助

摘　　要：极大频繁子树挖掘在Web挖掘、HTML/XML文档分析、生物医学信息处理等领域有着重要的应用,可用于解决这些领域的自同构问题。本文提出了一种极大频繁子树挖掘算法(MFTM)。MFTM基于最右路径扩展技术,在搜索过程中,采用覆盖定理进行裁剪,压缩搜索空间,从而极大地加快了算法的收敛速度。性能实验表明,极大频繁挖掘等算法是有效和可伸缩的。A novel algorithm called Maximum Frequent Tree Mining （MFTM） is presented to discover maximum frequent sub-trees from forest. MFTM uses the right-most path expansion technique. The Overlay Theorem is proposed to reduce the search space and accelerate the convergence speed. We conduct detailed experiments to test the perform- ance and scalability of the methods. The experiments demonstrate that MFTM is effective and scalable. MFTM can be applied to solve the isomorphic problems in the domains such as Web mining, HTML/XML data analysis, bioinformatics, and so on.

关 键 词：频繁子树挖掘 WEB挖掘 信息抽取 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP311[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]