改进AGM算法：减少冗余子图，提升频繁子图挖掘效率

本文档探讨的是"上线性码的深度分布"，聚焦于频繁子图挖掘领域的研究，特别是对AGM算法的改进。AGM算法由Akihiro Inokuchi等人首次将Apriori思想应用于频繁子图挖掘，其初衷是挖掘图集中具有特定支持度的频繁子图。然而，AGM算法在面对大规模图数据集时存在两个主要问题：一是候选子图的生成过程中，由于子图同构可能导致大量冗余子图的产生，这增加了计算复杂性和时间开销；二是支持度计算的效率低下，因为需要对每一个子图进行遍历和判断，包括剪枝过程中的重复扫描。 为了优化算法性能，作者提出了针对AGM算法的改进策略。首先，他们采用了邻接矩阵作为图的存储结构，这样可以更有效地表示和操作图，减少冗余子图的生成。其次，他们在生成候选子图之前引入了矩阵正规形判别算法，这是一个有效的手段，可以在早期阶段排除非频繁子图，从而避免后续不必要的计算。这种改进旨在通过减少冗余子图的产生和优化支持度计算，显著提升算法的计算效率，尤其是在处理大型图数据集时。 通过实验，作者验证了这些改进方法的有效性。改进后的算法在不同最小支持度条件下表现出更好的时间效率，能够更快速地挖掘出频繁子图，这对于实际应用，如化学领域中的分子结构分析、网站浏览行为分析以及生物信息处理等领域，具有重要的实践价值。因此，本文的研究对于频繁子图挖掘算法的发展和优化具有重要意义，进一步推动了数据挖掘领域在结构化模式挖掘上的研究和应用。