Abstrakt. Standarden, transaktionsinställningen av mönsterbrytning förutsätter att data är uppdelade i transaktioner; syftet är att hitta mönster som kan kartläggas på minst ett minimum av transaktioner. Denna inställning kan dock vara svår att tillämpa när syftet är att hitta grafmönster i databaser som består av stora grafer. Till exempel, webben, eller något socialt nätverk, är en enda stor graf som man kanske inte vill dela upp i små delar. Fokus i nätverksanalysen ligger på att hitta strukturella regler eller avvikelser i ett nätverk, snarare än att hitta strukturella regler som är gemensamma för en uppsättning av dem. Detta kräver att vi reviderar definitionen av nyckelbegrepp inom mönsterbrytning, t.ex. stöd, i single-graph-inställningen. Vårt bidrag är en stödåtgärd som vi visar oss vara beräkningsmässigt billigare och ofta närmare intuition än andra föreslagna åtgärder. Vidare bevisar vi flera egenskaper mellan dessa åtgärder och experimentellt validerar effektiviteten i vår åtgärd.
På senare tid studerar REF begreppet mönsterfrekvens i en enda graf och föreslår begreppet monocount som minsta antal olika noder i den ursprungliga grafen som någon nod i mönsterkartorna till.
What is frequent in a single graph
{'venue': 'In International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}