计算机与应用化学
計算機與應用化學
계산궤여응용화학
COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY
2014年
2期
161-165
,共5页
李亮%陈莉%李华%王珊珊%张敏超
李亮%陳莉%李華%王珊珊%張敏超
리량%진리%리화%왕산산%장민초
频繁子图挖掘%Recomputed Embedding技术%FFSM算法%预处理
頻繁子圖挖掘%Recomputed Embedding技術%FFSM算法%預處理
빈번자도알굴%Recomputed Embedding기술%FFSM산법%예처리
frequent sub-graph mining%recomputed embedding technology%FFSM algorithm%preprocess
在大量的图数据集合中实现目标图的精确匹配是一项相当耗时的任务,为了提高检索效率,频繁子图挖掘逐渐受到广泛的研究.使用频繁子图挖掘可以去除那些与目标图极不相似的图,这样就减小了图的数据集合,从而使目标图检索变得更为快速.FFSM算法虽是一种较为有效的频繁子图挖掘算法,但在应用中存在占用大量存储空间的缺点.本文基于FFSM算法在数据预处理的基础上,将Recomputed Embedding技术整合于FFSM算法,利用改进后的算法建立索引分类.最后将新算法应用于化学虚拟合成系统的数据处理上,实验结果证明相对于FFSM算法其获得目标化合物的速度得到了显著提高.
在大量的圖數據集閤中實現目標圖的精確匹配是一項相噹耗時的任務,為瞭提高檢索效率,頻繁子圖挖掘逐漸受到廣汎的研究.使用頻繁子圖挖掘可以去除那些與目標圖極不相似的圖,這樣就減小瞭圖的數據集閤,從而使目標圖檢索變得更為快速.FFSM算法雖是一種較為有效的頻繁子圖挖掘算法,但在應用中存在佔用大量存儲空間的缺點.本文基于FFSM算法在數據預處理的基礎上,將Recomputed Embedding技術整閤于FFSM算法,利用改進後的算法建立索引分類.最後將新算法應用于化學虛擬閤成繫統的數據處理上,實驗結果證明相對于FFSM算法其穫得目標化閤物的速度得到瞭顯著提高.
재대량적도수거집합중실현목표도적정학필배시일항상당모시적임무,위료제고검색효솔,빈번자도알굴축점수도엄범적연구.사용빈번자도알굴가이거제나사여목표도겁불상사적도,저양취감소료도적수거집합,종이사목표도검색변득경위쾌속.FFSM산법수시일충교위유효적빈번자도알굴산법,단재응용중존재점용대량존저공간적결점.본문기우FFSM산법재수거예처리적기출상,장Recomputed Embedding기술정합우FFSM산법,이용개진후적산법건립색인분류.최후장신산법응용우화학허의합성계통적수거처리상,실험결과증명상대우FFSM산법기획득목표화합물적속도득도료현저제고.
