基于深度优先搜索的频繁模式挖掘方法

摘要

本发明属于复杂网络和数据挖掘领域，具体涉及一种复杂网络中基于深度优先搜索的频繁模式挖掘方法，主要步骤为：进行相关概念和定义，标准化图编码，频繁模式挖掘算法的过程，在相关概念和定义的基础上，进行频繁模式挖掘。以复杂网络理论框架为基础，基于深度优先搜索对图遍历后得到由标准化图编码组成的线性序列，对所构建的带标签的关系网络进行频繁模式挖掘，挖掘出网络中的频繁模式集合的同时，在方法上有效地减少了子图同构问题，避免了冗余候选模式的产生；对线性序列的映射操作，大大节省了内存的使用。