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RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法

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由于不确定图蕴含了指数级的可能图实例,基于确定图模型的频繁图模式挖掘算法通常难以在不确定图集合上高效运行。文中提出了一种不确定图数据集上的基于随机游走的K极大频繁子模式挖掘算法。首先,将每个不确定图转换为相应的确定图并挖掘候选频繁模式;然后,将候选频繁模式恢复为不确定图并生成极大频繁模式搜索空间;最后,通过随机游走以相同概率随机地选择K个极大频繁模式。理论分析和实验结果表明文中提出的算法能够高效地获得不确定图集合的K-极大频繁模式。

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来源
《第27届中国数据库学术会议》|2010年|1387-1395|共9页
会议地点北京
作者
韩蒙; 张炜; 李建中;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类算法理论;
关键词
不确定图; 数据挖掘; 极大频繁模式; 挖掘算法;

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专利

1. RAKING:一种高效的不确定图K-极大频繁模式挖掘算法 [J] . 韩蒙 ,张炜 ,李建中 . 计算机学报 . 2010,第008期
2. 一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法 [J] . 任家东 ,王倩 ,王蒙 . 燕山大学学报 . 2011,第002期
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4. 一种基于模式图的频繁模式挖掘算法的研究 [J] . 陈一心 . 中国电子商务 . 2015,第001期
5. 一种基于模式图的频繁模式挖掘算法的研究 [J] . 陈一心 . 数字化用户 . 2014,第021期
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