【摘 要】
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频繁封闭子图挖掘被证明是NP-难问题.多年来,虽然已有许多算法被提出用于解决该问题,但在挖掘大规模图数据时,却面临着共同的计算效率问题.特别是,当图中节点的平均度数增加
【机 构】
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东北大学计算机科学与工程学院,北京理工大学计算机学院,齐鲁工业大学信息学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1004402),国家自然科学基金面上项目(61772124)资助.
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频繁封闭子图挖掘被证明是NP-难问题.多年来,虽然已有许多算法被提出用于解决该问题,但在挖掘大规模图数据时,却面临着共同的计算效率问题.特别是,当图中节点的平均度数增加时,挖掘效率更是急剧下降.现在已有的面向图数据库的分布式频繁子图挖掘算法大多采用基于水平划分的分布式计算框架,且都聚焦在挖掘所有频繁子图的问题上.基于水平划分的分布式计算框架是对原始数据进行水平分片,完成分布式挖掘过程.在计算效率方面,该框架存在一些不足.同时,由于封闭子图模式需要对频繁子图进行封闭性检测,如果直接将现有的分布式频繁子图挖掘
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