Spark环境下基于频繁边的大规模单图采样算法

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yangmingli1213

【摘要】

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随着社交网络的流行,对其进行频繁子图挖掘的需求越来越强烈.大数据时代的到来,社交网络规模不断扩大,频繁子图挖掘工作变得愈发困难.在实际应用中,往往并不需要精确地挖掘出

【作者】

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李龙洋董一鸿严玉良陈华辉钱江波

【机构】

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宁波大学信息科学与工程学院

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

：

2017年9期

【关键词】

：

采样频繁子图大规模单图频繁边 SPARK sample frequent subgraph single large-scale graph freque

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61572266,61472194）,浙江省自然科学基金项目（Y16F020003）,宁波市自然科学基金项目（2017A610114）

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随着社交网络的流行,对其进行频繁子图挖掘的需求越来越强烈.大数据时代的到来,社交网络规模不断扩大,频繁子图挖掘工作变得愈发困难.在实际应用中,往往并不需要精确地挖掘出频繁子图,采样的方法在保证一定准确率的前提下能够显著提高频繁子图挖掘的效率.现有采样算法大多是根据节点的度进行采样,不适用于频繁子图挖掘.提出了一种基于频繁边的采样算法DIMSARI（distributed Monte Carlo sampling algorithm based on random jump and graph induct

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