Abstrakt. I detta dokument introducerar vi grafevolutionsregler, en ny typ av frekvensbaserat mönster som beskriver utvecklingen av stora nät över tiden, på lokal nivå. Med tanke på en sekvens av ögonblicksbilder av en föränderlig graf, syftar vi till att upptäcka regler som beskriver de lokala förändringar som sker i den. Genom att anta en definition av stöd baserad på en minimal bild studerar vi problemet med att utvinna mönster vars frekvens är större än en lägsta stödtröskel. Sedan, i likhet med den klassiska föreningsregler ram, vi härleda diagram-evolution regler från frekventa mönster som uppfyller en given minsta förtroende begränsning. Vi diskuterar meriter och begränsningar av alternativa definitioner av stöd och förtroende, vilket motiverar den valda ramen. För att utvärdera vårt tillvägagångssätt utformar vi GERM (Graph Evolution Rule Miner), en algoritm för att bryta alla graf-evolution regler vars stöd och förtroende är större än givna tröskelvärden. Algoritmen tillämpas för att analysera fyra stora verkliga nätverk (dvs två sociala nätverk, och två medförfattare nätverk från bibliografiska data), med hjälp av olika tidsgranulariteter. Vårt omfattande experiment bekräftar genomförbarheten och nyttan av det framlagda tillvägagångssättet. Det visar också att olika typer av nätverk uppvisar olika utvecklingsregler, vilket tyder på att dessa lokala mönster används för att globalt diskriminera olika typer av nätverk.
I REF introducerar författarna grafevolutionsregler som beskriver de ofta förekommande lokala förändringarna i ett dynamiskt diagram.
A.: Mining graph evolution rules
{'venue': 'In: ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}