I detta arbete studerar vi korrelationen mellan attributuppsättningar och förekomsten av täta subgrafer i stora tillskrivna grafer, en uppgift vi kallar strukturell korrelationsmönsterbrytning. Ett strukturellt korrelationsmönster är en tät subgraf som induceras av en viss egenskapsuppsättning. Befintliga metoder kan inte extrahera relevant kunskap om hur vertex attribut interagerar med täta subgrafer. Strukturell korrelationsmönster gruvdrift kombinerar aspekter av frekventa objektet och kvasi-clique gruvproblem. Vi föreslår statistiska signifikansmått som jämför den strukturella korrelationen mellan attributuppsättningar med deras förväntade värden med hjälp av nullmodeller. Dessutom utvärderar vi det intressanta i strukturella korrelationsmönster i fråga om storlek och densitet. En effektiv algoritm som kombinerar sök- och beskärningsstrategier i identifieringen av de mest relevanta strukturella korrelationsmönstren presenteras. Vi tillämpar vår metod för analys av tre verkligt tilldelade grafer: ett samarbete, en musik, och ett citeringsnätverk, som verifierar att det ger värdefull kunskap i en genomförbar tid.
REF-extraktpar gjorda av en tät subgraf och en Boolesk attributuppsättning så att de Booleska attributen är starkt förknippade med de täta subgraferna.
Mining Attribute-structure Correlated Patterns in Large Attributed Graphs
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}