大规模单图中高效频繁子图挖掘算法：KFSM的研究与应用

该篇论文深入探讨了在大规模图数据背景下，针对频繁子图挖掘的问题，提出了一个高效的算法——KFSM算法。作者靳思萌、李仲伟等人，受到高等学校博士学科点专项科研基金的支持，关注于图数据管理与分析中的这一关键任务。随着计算机技术和互联网应用的飞速发展，海量图数据的处理成为亟待解决的挑战。 传统的频繁子图挖掘方法往往受限于处理大型单图的能力，特别是像社会网络和Web结构这样复杂的图结构。KFSM算法的设计初衷是为了克服这一问题，它首先通过挖掘极大频繁树，然后递归地发现频繁子树，并在树的基础上添加频繁边，形成频繁子图。这个过程采用了压缩的树形结构，显著优化了子图同构测试，降低了时间和空间复杂度。 算法的核心在于采用启发式策略，通过限制频繁子图的顶点数量，帮助用户更有效地定位所需频繁子图，避免无谓的时间消耗。这种方法在处理大规模数据集时表现出色，实验结果显示，无论是在模拟数据还是真实世界的数据集上，当图数据的规模和复杂性增加时，KFSM算法都能在相对较短的时间内挖掘出更多更大且多样化的频繁子图。 此外，论文强调了KFSM算法的效率优势，尤其是在最小支持度和最大顶点数限制条件更为宽松的情况下，其性能提升更为明显。该研究对于图数据管理和分析领域的实际应用具有重要意义，特别是在大数据时代，对于挖掘图形数据中的潜在规律和模式具有极大的价值。 这篇论文不仅介绍了一种新颖的图数据频繁子图挖掘算法，还展示了如何通过创新的结构和策略优化处理大规模图数据的问题，对于推动图计算技术的发展和实际应用具有重要的理论和实践意义。