IgSpan：优化的频繁子图挖掘算法

"逐步最右扩展的频繁子图挖掘算法 (2011年) - IgSpan优化算法" 本文探讨了gSpan算法在频繁子图挖掘中的应用及其存在的问题。gSpan算法是一种有效的挖掘图集中频繁子图的方法，它依赖于最右扩展图的概念和标准编码。通过最右扩展，gSpan能够生成所有可能的子图，但计算支持度的过程需要进行子图同构判断，这是一个复杂的NP完全问题。 针对gSpan算法中子图同构判断带来的计算复杂性，作者提出了IgSpan优化算法。IgSpan利用改进的ADI++存储结构，将图的最右扩展过程与支持度计算相结合，旨在避免直接进行子图同构判断，从而提高挖掘效率。ADI++存储结构的改进使得算法在处理大量图数据时能更快地进行模式匹配和扩展，减少了计算开销。 实验结果表明，IgSpan优化算法相比于原gSpan算法，在挖掘频繁子图时具有更高的效率，特别是在处理大规模图数据集时，优势更为明显。这一改进对于图挖掘领域具有重要的实际意义，因为它能更有效地揭示图数据中的模式和规律，对于网络分析、社交网络研究、生物信息学等领域有着广泛的应用潜力。 关键词涉及的主题包括频繁子图挖掘、子图同构、标准编码，这些是图挖掘领域核心的研究点。文章指出，频繁子图挖掘是图挖掘的基础，能够揭示数据集的内在结构和特征。而子图同构是判断两个图是否具有相同结构的关键问题，对算法性能影响显著。标准编码则是一种用于唯一标识和比较图的有效方法，它是gSpan算法中的关键组成部分。 文章发表于《河南科技大学学报：自然科学版》2011年第32卷第1期，由张俊峰等多位作者共同完成。该研究得到了国家自然科学基金和河南省重点科技攻关项目的资助，体现了其科研价值和实用性。 IgSpan算法的提出是对gSpan算法的一种重要改进，解决了子图同构计算复杂性的问题，提升了图挖掘的效率，为后续的图数据分析提供了更高效的技术手段。