图数据中频繁模式挖掘算法研究综述  

An Overview of Algorithms for Mining Frequent Patterns in Graph Data

作　　者：高琳[1] 覃桂敏[1] 周晓峰[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071

出　　处：《电子学报》2008年第8期1603-1609,共7页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家自然科学基金(No.60574039);教育部留学回国人员启动基金;西安应用材料基金(No.XA-AM-200605)

摘　　要：本文对图数据中的频繁模式挖掘算法进行了综述.依据算法的特性和数学基础对算法进行了分类,主要集中于算法的求解思想和不同算法之间的关系的比较,并对一些著名的算法进行了详细的分析和讨论.基于算法的特性,比较了各种算法适用的范围以及应用领域.最后,讨论了频繁模式挖掘的最新进展及未来的研究方向.Graphs are widely used to model data in various applications. In recent years,a lot of algorithms have been developed to mine frequent pattern in graph data. We review some representative algorithms in this area. We classify the algorithms based on their properties and mathematical foundation, focusing on the algorithms underlying the approaches and how the algorithms relate to each other. Some typical algorithms are investigated. The comparison is then given based on the properties of the algorithms. New progress and future research directions are pointed.

关 键 词：频繁子图 频繁模式挖掘 图的匹配 图的同构 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]