【摘 要】
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对随时间演化的动态网络的分析对于理解隐藏在时序网络数据中的复杂演变过程是一个非常关键的挑战,图的演化规则模式在较小的子图层面上捕获这一复杂的过程。现存关于图的频
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对随时间演化的动态网络的分析对于理解隐藏在时序网络数据中的复杂演变过程是一个非常关键的挑战,图的演化规则模式在较小的子图层面上捕获这一复杂的过程。现存关于图的频繁模式挖掘的研究大多限于非动态图的频繁模式挖掘,或仅仅是将非动态网络频繁模式挖掘的方法简单迁移到动态网络挖掘中去,无法高效地处理维度扩展的图数据。提出一种一般性的频繁演化模式挖掘的方法,通过将演化模式挖掘问题规约于约束满足问题(CSP),较大地降低频繁演化模式挖掘的复杂度。实验表明,该方法有较高的性能。
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