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结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集（graph based maximum frequen tset,GBMFS）生成算法。运用此算法,结合社会网络的动态特征,发现社会网络中所存在的团伙的核心成员。最后,在实际系统中对相关的算法进行了验证。
以图频繁集为基础的核心节点发现
【摘 要】
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结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集（graph based maximum frequen tset,GBMFS）生成算法。运用此算法,结合社会网络的
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机科学与探索
【发表日期】
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2010年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60721002 60875038 60503021, 国家教育部重点项目No.108151, 江苏省高新技术计划No.BG2007038
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