Ofta förekommande subgrafbrytning har alltid varit en viktig fråga inom datautvinning. Flera frekventa grafbrytningsmetoder har utvecklats för gruvgraftransaktioner. Dessa metoder blir dock mindre användbara när datauppsättningen är en enda stor graf. Också, när grafen är för stor för att passa i huvudminnet, alternativa tekniker är nödvändiga för att effektivt hitta frekventa subgrafer. Vi undersöker uppgiften med frekvent subgrafbrytning på en enda stor graf med hjälp av provtagningsmetoder och finner att provtagning är en genomförbar metod för denna uppgift. Vi utvärderar olika provtagningsmetoder och tillhandahåller en ny provtagningsmetod som kallas "random areas selection sampling", vilket ger bättre resultat än alla nuvarande grafprovtagningsmetoder med anpassade parametrar.
REF först prov från en enda stor graf och sedan minera provet för frekventa subgrafer.
Frequent subgraph mining on a single large graph using sampling techniques
{'venue': "MLG '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}