标签约束下并行挖掘的近似频繁模式研究与LCPP算法

本文研究的论文《论文研究-标签集约束近似频繁模式的并行挖掘.pdf》关注的是近似频繁模式这一在大规模信息网络中具有重要价值的概念。近似频繁模式起源于传统的频繁模式，它超越了频繁项集和频繁子图的界限，强调了项集之间的连通性和对结构约束的放宽。这种模式尤其适用于社交网络、语义网络、智能电网等领域，其中购物篮分析、电力系统安全稳定性分析、用户行为分析、恶意软件检测以及新模块发现等都是典型的应用场景。 近似模式的特点在于模糊了项集和子图的区分，并引入了标签集约束，这使得挖掘过程更为灵活，能够捕获那些传统方法可能遗漏的重要模式。然而，由于其涉及频繁项集挖掘和频繁子图挖掘的双重特性，现有的算法往往难以高效处理这些问题。为了解决这一挑战，研究者们设计了一种名为LCPP（Label-Constraint Proximity Pattern）的算法，该算法特别针对带标签图中的近似频繁模式挖掘进行了并行部署在MapReduce计算模型中。 LCPP算法的主要贡献在于其并行性，它在处理大规模数据时表现出较高的效率，弥补了开源pFP算法在处理这类任务时的不足。通过实验验证，LCPP算法证明了其有效性和良好的可扩展性，能够作为pFP算法的有效补充，为实际应用提供了强大的支持。该研究论文深入探讨了近似频繁模式的理论基础、算法设计以及在实际环境中的性能评估，对于推动图数据挖掘领域的研究和技术发展具有重要意义。