无标签图子图同构算法在图模式挖掘中的应用

本文主要探讨了图模式挖掘中的子图同构算法，特别是在处理无标签图时的效率问题。子图同构是图模式挖掘的核心问题，对于web挖掘、生物信息学、社会网络等多个领域的数据分析至关重要。然而，由于计算复杂度高，现有的子图同构算法在处理大规模无标签图时效率较低。 作者董安国、高琳和赵建邦针对这一挑战，提出了基于代数理论的新算法。他们分别利用度序列和特征值作为基础，构建了两种不同的子图同构算法，分别适用于有向图和无向图的同构判断。这些新方法旨在提高无标签图的同构判定效率，从而提升图模式挖掘的整体性能。 文章首先介绍了图模式挖掘的重要性，尤其是在生物信息学中寻找模体（具有特定生物功能的子图结构）和社交网络中检测社团结构等应用。接着，作者回顾了子图搜索的现有算法，如AGM、gSpan、FsG和Esu等，这些算法主要解决了固定大小子图的搜索问题。 子图同构问题的计算复杂性是图模式挖掘的瓶颈。传统的方法，如最小编码算法，在处理无标签无向图时效率不高。因此，作者提出的度序列算法和特征值算法提供了新的解决方案。通过对两个实际生物网络的仿真实验，结果显示这两种新算法在效率上优于传统算法。 关键词包括：图模式、频繁子图、子图同构和特征值。这些关键词突出了研究的核心内容，即通过创新的计算方法解决图模式挖掘中的关键难题。 这篇文章提供了一种新的方法来处理图模式挖掘中的子图同构问题，特别是在无标签图上的应用。通过度序列和特征值的代数方法，提高了算法的效率，有助于在大数据时代更有效地挖掘图数据中的隐藏模式。