51、数据挖掘：图、社交网络、多关系及复杂对象的探索

数据挖掘：图、社交网络、多关系及复杂对象的探索

在当今的数据驱动时代，数据挖掘技术在各个领域发挥着至关重要的作用。从图数据到社交网络，从多关系数据到复杂对象数据，不同类型的数据挖掘都有其独特的方法和挑战。本文将深入探讨这些数据挖掘领域的核心内容，包括图挖掘、社交网络分析、多关系数据挖掘以及复杂对象数据的多维分析和描述性挖掘。

1. 图挖掘：发现频繁模式与应用

图是一种比集合、序列、格和树更通用的结构。图挖掘用于挖掘频繁图模式，并对大型图数据集进行特征化、判别、分类和聚类分析。它在化学信息学、生物信息学、计算机视觉、视频索引、文本检索和网络分析等领域有着广泛的应用。

为了挖掘频繁子图模式，已经开发了高效的方法，主要分为基于Apriori和基于模式增长的方法。基于Apriori的方法由于其逐层生成候选的方式，必须使用广度优先搜索（BFS）策略。而基于模式增长的方法在搜索方法上更加灵活，例如gSpan算法，它在模式增长过程中探索了额外的优化技术，实现了高性能。gSpan的进一步扩展，即CloseGraph算法，用于挖掘闭合频繁图模式，在给定最小支持阈值的情况下，能够挖掘出更紧凑但完整的图模式集。

除了常见的频繁图模式，还有许多有趣的变体图模式，如近似频繁图、连贯图和密集图。挖掘这些模式需要一个考虑约束的通用框架，并且可以将各种用户特定的约束深入应用到图模式挖掘过程中，以提高挖掘效率。

图挖掘的应用开发还催生了使用频繁和有区分性的图模式生成紧凑而有效的图索引结构。通过探索多个图特征，可以实现结构相似性搜索。同时，将图模式挖掘过程与图数据集的分类和聚类分析相结合，可以进一步探索图数据的特性。

2. 社交网络分析：特征与挖掘任务