频繁子图挖掘算法两种经典频繁子图挖掘算法

发布网友 发布时间：2024-10-23 08:18

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热心网友 时间：2024-11-03 21:00

Apriori算法是一种经典的频繁子图挖掘方法，其核心思想是"生成与测试"。首先，从k-频繁子集出发，通过downward closure property（向下闭合性质）进行剪枝，生成k+1的候选子集。这个过程会递归进行，直到无法找到新的频繁项集。该性质表明，如果k+1子集中的任何一个k子集非频繁，那么整个k+1子集必然也是非频繁的。

针对子图挖掘，两种常见算法是AGM和FSG。AGM算法的特点是每次增加一个顶点，而FSG算法则每次添加一条边，两者在扩展子集时采取了不同的策略。

另一种流行的算法是FP-growth，其核心在于将频繁子集的数据压缩到FP-tree（频繁模式树）中，这是一种高效的数据结构，用于存储项的关联信息。通过FP-tree，我们可以快速识别出频繁集。这种方法不仅节省了空间，也提高了效率。

在频繁子图挖掘领域，gSpan和FFSM是另外两个值得一提的算法。gSpan算法着重于通过遍历图结构寻找频繁子图，而FFSM（Fast FPTree-based Subgraph Mining）算法则是基于FP-tree的扩展，通过优化搜索策略，进一步提升了频繁子图挖掘的性能。