[发明专利]基于深度优先搜索的频繁模式挖掘方法在审
| 申请号： | 201911061496.2 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN111008196A | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 周月双;戴维迪;刘雪莉;王文俊 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/22 | 分类号： | G06F16/22;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程小艳 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于复杂网络和数据挖掘领域，具体涉及一种复杂网络中基于深度优先搜索的频繁模式挖掘方法，主要步骤为：进行相关概念和定义，标准化图编码，频繁模式挖掘算法的过程，在相关概念和定义的基础上，进行频繁模式挖掘。以复杂网络理论框架为基础，基于深度优先搜索对图遍历后得到由标准化图编码组成的线性序列，对所构建的带标签的关系网络进行频繁模式挖掘，挖掘出网络中的频繁模式集合的同时，在方法上有效地减少了子图同构问题，避免了冗余候选模式的产生；对线性序列的映射操作，大大节省了内存的使用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 优先 搜索 频繁 模式 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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