AGM，FSG和path-join算法关于频繁子图挖掘的代码实现

AGM (Approximate Graph Matching)、FSG (Feedback Set Guided) 和 Path-Join 算法都是用于频繁子图挖掘（Frequent Subgraph Mining）的不同方法，它们通常应用于数据挖掘领域，尤其是社交网络分析和模式识别。

1. **AGM (Approximate Graph Matching)**: 这是一种近似匹配算法，通过将原图分割成小块并寻找最相似的配对，然后合并这些配对形成一个候选频繁子图。这种算法通常是基于局部度量的，如Jaccard相似度。

**代码实现示例** (伪代码):

   def agm(graph, threshold):
       clusters = partition(graph)
       candidate_subgraphs = find_best_matches(clusters)
       return extract_frequent_subgraphs(candidate_subgraphs, threshold)

2. **FSG (Feedback Set Guided)**: FSG利用反馈集的概念指导频繁子图的搜索过程。它首先找到图的最大反馈集，然后围绕这个反馈集构建频繁子图。这种方法倾向于找到更紧凑的子图结构。

**代码实现示例** (伪代码):

   def fsg(graph, min_freq):
       feedback_set = find_max_feedback_set(graph)
       frequent_subgraphs = search_from_feedback_set(feedback_set, min_freq)
       return prune_frequent_subgraphs(frequent_subgraphs)

3. **Path-Join Algorithm**: 这种算法通常涉及沿着边连接相似的节点对来构建子图。它可能会涉及到路径查找和连接的过程，以及频繁项集的维护。

**代码实现示例** (伪代码):

   def path_join(graph, pattern, support):
       candidate_paths = find_path_candidates(pattern, graph)
       join_graph = join_paths(candidate_paths)
       return extract_frequent_patterns(join_graph, support)