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Efficient frequent connected subgraph mining in graphs of bounded tree-width

机译:有界树宽图中的高效频繁连通子图挖掘

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摘要

The frequent connected subgraph mining problem, i.e., the problem of listing all connected graphs that are subgraph isomorphic to at least a certain number of transaction graphs of a database, cannot be solved in output polynomial time in the general case. If, however, the transaction graphs are restricted to forests then the problem becomes tractable. In this paper we generalize the positive result on forests to graphs of bounded tree-width. In particular, we show that for this class of transaction graphs, frequent connected subgraphs can be listed in incremental polynomial time. Since subgraph isomorphism remains NP-complete for bounded treewidth graphs, the positive complexity result of this paper shows that efficient frequent pattern mining is possible even for computationally hard pattern matching operators.
机译:通常,不能在输出多项式时间内解决频繁连接子图挖掘问题,即,将子图同构的所有连接图列出到至少一定数量的数据库事务图的问题。但是,如果交易图仅限于森林,那么问题将变得很容易解决。在本文中,我们将对森林的积极结果概括为有界树宽图。尤其是,我们表明对于此类交易图,频繁连接的子图可以递增多项式时间列出。由于有界树宽图的子图同构保持NP完全,因此本文的正复杂度结果表明,即使对于计算上很困难的模式匹配算子,高效的频繁模式挖掘也是可能的。

著录项

  • 作者

    Horvath Tamas; Ramon Jan;

  • 作者单位
  • 年度 2010
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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