电子技术应用
電子技術應用
전자기술응용
Application of Electronic Technique
2015年
9期
95-98
,共4页
图挖掘%云计算%高频模式%最小切割算法%模式键函数%运行时间
圖挖掘%雲計算%高頻模式%最小切割算法%模式鍵函數%運行時間
도알굴%운계산%고빈모식%최소절할산법%모식건함수%운행시간
graph mining%cloud computing%frequent patterns%minimum cut algorithm%pattern key function%execution time
现有的图挖掘算法在云环境下难以有效地进行大规模图形的高频模式挖掘.为此,对SpiderMine算法做了改进,提出一种基于云的SpiderMine算法(c-SpiderMine).该算法首先利用最小切割算法将大规模图形数据分为多个子图,使分区/融合成本最小,然后利用SpiderMine进行模式挖掘,显著降低了大型模式生成时的组合复杂度.最后采用一种模式键函数来保存模式,以保证所有模式可被成功恢复和融合.基于3种真实数据集的仿真实验结果表明,c-Spi derMine可高效挖掘云环境下的前K个大型模式,在不同数据规模和最小支持设置条件下,c-SpiderMine 在内存使用和运行时间方面的性能均优于SpiderMine.
現有的圖挖掘算法在雲環境下難以有效地進行大規模圖形的高頻模式挖掘.為此,對SpiderMine算法做瞭改進,提齣一種基于雲的SpiderMine算法(c-SpiderMine).該算法首先利用最小切割算法將大規模圖形數據分為多箇子圖,使分區/融閤成本最小,然後利用SpiderMine進行模式挖掘,顯著降低瞭大型模式生成時的組閤複雜度.最後採用一種模式鍵函數來保存模式,以保證所有模式可被成功恢複和融閤.基于3種真實數據集的倣真實驗結果錶明,c-Spi derMine可高效挖掘雲環境下的前K箇大型模式,在不同數據規模和最小支持設置條件下,c-SpiderMine 在內存使用和運行時間方麵的性能均優于SpiderMine.
현유적도알굴산법재운배경하난이유효지진행대규모도형적고빈모식알굴.위차,대SpiderMine산법주료개진,제출일충기우운적SpiderMine산법(c-SpiderMine).해산법수선이용최소절할산법장대규모도형수거분위다개자도,사분구/융합성본최소,연후이용SpiderMine진행모식알굴,현저강저료대형모식생성시적조합복잡도.최후채용일충모식건함수래보존모식,이보증소유모식가피성공회복화융합.기우3충진실수거집적방진실험결과표명,c-Spi derMine가고효알굴운배경하적전K개대형모식,재불동수거규모화최소지지설치조건하,c-SpiderMine 재내존사용화운행시간방면적성능균우우SpiderMine.
