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基于随机化思想，提出了一种新的挖掘具有代表性的极大频繁子图的算法——MRSM算法。该算法在第一步挖掘极大频繁子图过程中，采用基于随机化的方法，利用已挖掘到的结果，提高算法的效率；在第二步聚类过程中，综合考虑了频繁模式在支持度和结构上的相似性，使得聚类的质量更好。在真实和模拟数据集上的实验结果证实了MRSM算法的有效性。