Frekvent subgraph mining (FSM) är en viktig uppgift för undersökande dataanalys av grafdata. Under årens lopp har många algoritmer föreslagits för att lösa denna uppgift. Dessa algoritmer antar att datastrukturen i gruvuppgiften är tillräckligt liten för att passa i huvudminnet av en dator. Men i takt med att verkliga grafdata växer, både i storlek och kvantitet, håller ett sådant antagande inte längre. För att övervinna detta har vissa grafdatabas-centriska metoder föreslagits under de senaste åren för att lösa FSM; dock har en distribuerad lösning med MapReduce paradigm inte undersökts i stor utsträckning. Eftersom MapReduce håller på att bli de facto-paradigm för beräkning av massiva data, är en effektiv FSM-algoritm på detta paradigm av enorm efterfrågan. I detta arbete föreslår vi en frekvent subgraph mining algoritm som kallas FSM-H som använder en iterativ MapReduce baserad ram. FSM-H är komplett eftersom det returnerar alla frekventa subgrafer för ett givet användardefinierat stöd, och det är effektivt eftersom det tillämpar alla de optimeringar som de senaste FSM algoritmerna antar. Våra experiment med verkliga livet och stora syntetiska dataset validerar effektiviteten av FSM-H för gruvdrift frekventa subgrafer från stora grafdataset. Källkoden för FSM-H är tillgänglig från www.cs.iupui.edu/~alhasan/ software/ Index Terms-Frequent sub-graph mining, iterative MapReduce Författarna är med
Nyligen, i mars 2015, Mansurul A.Bhuiyan och Mohammad Al Hasan föreslog en frekvent subgraph gruvalgoritm som kallas FSM-H REF.
An Iterative MapReduce Based Frequent Subgraph Mining Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}