Trädstrukturer används i stor utsträckning inom områden som beräkningsbiologi, mönsterigenkänning, XML-databaser, datornätverk och så vidare. Ett viktigt problem i gruvdatabaser av träd är att hitta ofta förekommande underträd. På grund av den kombinatoriska explosionen växer vanligtvis antalet täta delträd exponentiellt med storleken på täta delträd, och därför blir gruvdrift alla täta delträd ogenomförbara för stora trädstorlekar. I detta papper presenterar vi CMTreeMiner, en beräkningseffektiv algoritm som upptäcker endast stängda och maximalt frekventa delträd i en databas med märkta rotade träd, där rotade träd kan beställas eller oordnas. Algoritmen minerar både stängda och maximala frekventa delträd genom att traversera ett uppräkningsträd som systematiskt räknar upp alla frekventa delträd. Flera tekniker föreslås för att beskära grenarna av uppräkningsträdet som inte motsvarar slutna eller maximal frekventa delträd. Heuristiska tekniker används för att ordna beräkningsordningen så att relativt dyra beräkningar undviks så mycket som möjligt. Vi studerar vår algoritms prestanda genom omfattande experiment med hjälp av både syntetiska data och datauppsättningar från verkliga applikationer. De experimentella resultaten visar att vår algoritm är mycket effektiv för att minska sökytan och snabbt upptäcker alla stängda och maximalt frekventa underträd. Träd, grafalgoritmer, databrytning, gruvmetoder och algoritmer, frekventa delträd, stängda täta delträd, maximal frekvent delträd.
Chi och al. föreslagna CMTreeMiner REF, den första algoritmen att upptäcka alla stängda och maximal frekvent märkta inducerade underträd utan att först upptäcka alla frekventa underträd.
Mining Closed and Maximal Frequent Subtrees from Databases of Labeled Rooted Trees
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}