利用MapReduce平台实现高效并行的频繁子图挖掘

来源 :计算机科学与探索 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huanan_0909

【摘要】

：

频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题，并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG（cloud-global frequent subgraph）

【作者】

：

孙鹤立陈强刘玮黄健斌邹建华

【机构】

：

西安交通大学电子与信息工程学院,西安电子科技大学软件学院,北京邮电大学信息与通信工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

【出处】

：

计算机科学与探索

【发表日期】

：

2014年7期

【关键词】

：

频繁子图挖掘 MAPREDUCE HADOOP平台 frequent subgraph mining MapReduce Hadoop platform

【基金项目】

：

The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61173093,61202182（国家自然科学基金） ,the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant Nos.2013JM8019,2014JQ8359（陕西省自然科学基

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频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题，并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG（cloud-global frequent subgraph）。该算法基于Apriori思想，在扩展边生成新的子图时，使用已经挖掘出的k-1阶的频繁子图生成k阶的频繁子图。同时，检查是否存在待扩展生成的子图，设定生成的频繁子图表示规则，保证了频繁子图信息的唯一性。较同类算法相比，该算法在挖掘频繁子图时更具通用性，并且在扩展边时避免产生大量的复制图，从

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