基于图的频繁子结构挖掘算法综述  

Review of graph-based frequent substructure mining algorithm

作　　者：张焕生[1] 崔炳德[1] 王政峰[1] 徐德生[2] 

机构地区：[1]河北工程技术高等专科学校,计算机应用技术河北沧州061001 [2]北京科技大学信息工程学院,北京100083

出　　处：《信息化纵横》2009年第10期5-9,共5页

基　　金：十一五"国家科技支撑课题"基于认知的名老中医学术思想临床经验挖掘技术研究

摘　　要：随着对大量结构化数据分析需求的增长,从图集合中挖掘频繁子图模式已经成为数据挖掘领域的研究热点。通过对目前有代表性的频繁子图挖掘算法的分析和比较,全面总结了各算法的特性及优缺点,并预测了今后的发展趋势。With the increasing demand of massive structured data analysis, mining frequent subgraph patterns from graph datasets has been an attention-deserving field.This paper fully summarizes the characteristic and the advantages and disadvantages of these algorithms by analysis and comparison of popular frequent subgraph mining algorithm at present, and points out the future development trend.

关 键 词：数据挖掘 频繁子结构 子图同构 

分 类 号：TP391.75[自动化与计算机技术—计算机应用技术]