Problemet med att hitta frekventa mönster från grafbaserade dataset är ett viktigt problem som hittar applikationer inom bland annat drogupptäckt, proteinstrukturanalys, XML-förfrågan och social nätverksanalys. I detta dokument föreslår vi en ram för att bryta frekventa storskaliga strukturer, formellt definierade som frekventa topologiska strukturer, från grafdataset. Viktiga delar av vårt ramverk inkluderar, snabba algoritmer för att upptäcka frekventa topologiska mönster baserat på den välkända uppfattningen om en topologisk mindre, algoritmer för att specificera och driva begränsningar djupt in i gruvprocessen för att upptäcka begränsade topologiska mönster, och mekanismer för att specificera ungefärliga matchningar när man upptäcker frekventa topologiska mönster i bullriga dataset. Vi demonstrerar livskraften och skalbarheten hos de föreslagna algoritmerna på verkliga och syntetiska dataset och diskuterar också användningen av ramverket för att upptäcka meningsfulla topologiska strukturer från proteinstrukturdata.
Jin m.fl. använda konceptet med en topologisk mindre för att snabbt upptäcka frekventa storskaliga mönster REF.
Discovering frequent topological structures from graph datasets
{'venue': "KDD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}