华东师范大学学报(自然科学版)

作者：窦建凯, 林欣, 胡文心

单位：窦建凯,男,硕士研究生,研究方向为频繁图挖掘.E-mail:yirandjk@163.com.

关键词：近似,图,频繁子图挖掘,剪枝,

图数据的挖掘工作是数据挖掘工作中的重要组成部分，已经有许多人在这个领域进行了深入的研究.由于数据获取不可避免噪音数据，故在挖掘频繁图时考虑近似十分重要.然而许多此前的工作只考虑了子图间编辑距离（Graph Edit Distance，GED）的绝对值，而没有考虑子图间编辑距离与子图大小的相对关系.提出了一种在单图中进行近似频繁子图挖掘的新算法，并在计算近似程度时考虑当前子图的大小.该算法通过对近似频繁子图的大小上限进行预测，并通过局部反单调性进行剪枝，提高了算法的效率.实验表明，该算法能够挖掘出传统算法无法发现的近似频繁子图，且相比对比算法具有更好的时间性能.

来源：2019年第6期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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