专利汇可以提供一种基于图摘要的图模式挖掘方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于图 摘要 的图模式挖掘方法PDDGS 算法 ,依次包括以下步骤:步骤1:给定输入图G和支持度S,使用RoG算法将输入图G进行摘要,得到摘要图Gs;步骤2:根据步骤1得到的摘要图G是,运用GraphZip算法进行图模式挖掘,产生候选集合;步骤3:对候选集合进行筛选,生成挖掘结果。通过引入图摘要阶段,将原始图进行拆解、划分,大大提高了图模式挖掘的效率。因此本发明具有较高的使用价值。,下面是一种基于图摘要的图模式挖掘方法专利的具体信息内容。
1.一种基于图摘要的图模式挖掘算法,其特征在于,对于输入图G,依次包括以下顺序执行的步骤:
步骤1、对于节点集合V={v1,v2,…,vn},依次计算每个节点的密度ρ,将节点和节点密度保存在集合F中,
步骤2、对集合F按照密度ρ由大到小进行排序;
步骤3、每次从F中的取一个节点v,寻找它的所有2步长节点u,依次根据重构误差公式C计算v和2步长节点的重构误差C;
步骤4、选择重构误差C≥θ且最大的节点,与选定的节点v进行合并,更新F,转至步骤3;
步骤5、如果所有2步长节点的重构误差均不满足C≥θ,则将节点移出F集合,若移出后集合F为空,则结束摘要阶段,保存摘要阶段结果;
步骤6、将摘要阶段生成的每一个子图,作为一个批次输入,初始化一个具有单边的字典P,P中存储输入的子图的每一条边;
步骤7、对于下一个输入的图,如果边e出现过,则对其进行扩增1条边,这条边需要时之前出现过的边;
步骤8、对于每一个模式,计算每一个模式的H值,进行排序,取前S个模式,S根据实际需求而定,H计算方法如下:
H(pi)=(|Epi|-1)×(Fpi-1);
其中Epi指这个模式中边的条数,Fpi指这个模式出现的次数。
2.根据权利要求1所述的基于图摘要的图模式挖掘算法,其特征在于,所述步骤1)中,密度ρ的计算方法如下:
ρ=ρ1+αρ2;
其中ρ1、ρ2、α(0≤α≤1)分别为一步长密度、二步长密度和系数。
3.根据权利要求2所述的基于图摘要的图模式挖掘算法,其特征在于,所述步骤3)中重构误差C公式如下:
其中cu、cv分别是两个节点的相临节点,cw是两个节点集u、v相邻的公共节点数。
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