导　　师： 彭宏;张昆龙

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 频繁项目挖掘算法已经用于解决各种有趣的问题.数据挖掘技术越来越多地应用到非传统领域,但也存在挖掘项目的方法不能应用于那些不适合限制条件要求的领域.在这些数据集的模拟对象中,一个方法是利用图来模拟数据库对象.在这一模型中,挖掘频繁结构的问题变成挖掘在完全的图集中频繁出现的子图的问题.本文提出一种称为FDG的算法,挖掘出在大型图数据库中频繁出现的所有连通有向子图.该算法采用且拓展FSG<'[21]>的方法来挖掘频繁有向子图.FDG的主要特征如下:(1)用有向图来表示,极小化了存储和计算;(2)通过一次增加一条边来增大频繁子图,并有效地生成候选图;(3)使用规范标号图及图同构的简单算法,对较小的图很有效;(4)对候选生成元和计算进行最优化,给出对大型图数据库进行度量.

关 键 词： 数据挖掘 频繁项目 有向图 数据集

分 类 号： [TP311.131 TP391.41]

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]