43、图模式挖掘与不确定频繁模式挖掘

图模式挖掘与不确定频繁模式挖掘

1. 图模式挖掘

频繁子图挖掘是图数据挖掘中的基础任务之一。然而，图数据的固有复杂性会引发组合爆炸问题，这使得挖掘算法在处理某些真实图数据集时，可能需要花费很长时间，甚至无法完成挖掘过程。

为解决这一问题，目前已有一些先进的方法，这些方法能够在不生成完整图模式集的情况下，挖掘出一组紧凑的、有意义或具有代表性的子图。这些方法所采用的挖掘和剪枝技术，不仅能大幅降低计算成本，还能提高所生成图模式的适用性。

除了常见的频繁子图模式，还有一些其他的变体，如稠密子图、可靠子图等。新的应用场景也对图模式挖掘算法提出了新的要求，例如在图流或不确定图中挖掘图模式。相关研究已经取得了显著进展，并催生了许多新的应用。

2. 不确定频繁模式挖掘

频繁模式挖掘旨在从数据中发现隐含的、先前未知且潜在有用的知识，以频繁出现的项目集形式呈现。早期，许多模型和算法主要用于从传统的精确数据事务数据库（如购物篮数据）中挖掘频繁模式，这类数据库的内容是明确已知的。

但在现实世界中，不确定性无处不在，不确定数据在各种实际应用中广泛存在。不确定性的来源多种多样，主要包括以下方面：
- 认知局限 ：我们对现实的感知和理解有限。
- 设备限制 ：观察设备存在一定的局限性。
- 资源限制 ：数据的收集、存储、转换或分析所可用的资源有限。
- 自然特性 ：数据本身可能具有固有的不确定性，例如因偏见导致。
- 数据噪声 <