Den senaste tidens intresse för grafmönsterbrytning har skiftat från att hitta alla frekventa subgrafer till att få en liten delmängd av frekventa subgrafer som är representativa, diskriminativa eller signifikanta. Den främsta motivationen bakom det är att hantera skalbarhetsproblem som grafen gruvalgoritmer lider när gruvdatabaser av stora grafer. En annan motivation är att få en kortfattad utdatauppsättning som är informativ och användbar. I samma anda föreslog forskarna också provtagningsbaserade algoritmer som provar utdatautrymmet för de frekventa mönstren för att erhålla representativa subgrafer. I detta arbete föreslår vi en generisk provtagning ram som är baserad på Metropolis-Hastings algoritm för att prova utdatautrymmet för frekventa subgrafer. Våra försök med olika provtagningsstrategier visar den föreslagna provtagningsmetodens mångsidighet, användbarhet och effektivitet.
I REF införde författarna en generisk ram för provtagning för att prova utdatautrymmet för frekventa subgrafer, som också baseras på MCMC-algoritm.
Output Space Sampling for Graph Patterns
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}