【摘 要】
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提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进,算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘（FSG）,快速频繁子图挖掘（FFSM）,基于先验的图挖掘（AGM）等算法对图结构的编码均不同,由于对有
【基金项目】
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国家自然科学基金(30671639);江苏省自然科学基金(BK2009393);江苏省青蓝工程学术带头人项目
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提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进,算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘（FSG）,快速频繁子图挖掘（FFSM）,基于先验的图挖掘（AGM）等算法对图结构的编码均不同,由于对有向图进行了新的二维特征定义,因此可使算法适用范围有效地扩展至对有向图的学习,称之为基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法（DFSS）;因目前为止,一系列频繁子图的挖掘大都是基于无向图上的知识发现,对直接作用于有向图的挖掘尚且很少.并且所设计算法较先前基于Apriori思想的FSG,AGM等一系列频繁图挖掘算法,在时
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