65、频繁子图挖掘与软件项目成熟度预测技术解析

频繁子图挖掘与软件项目成熟度预测技术解析

1. FSMS：频繁子图挖掘算法

在图数据处理中，频繁子图挖掘是一项重要的任务。传统的频繁子图挖掘算法（如 AGM、FSG）在处理大规模图数据时，复杂度较高，主要体现在需要生成所有子图以及计算子图同构上。为了解决这些问题，提出了 FSMS（Frequent Subgraph Mining Algorithm Using Mapping Sets）算法。

1.1 算法原理

FSMS 算法采用内存中的模式增长方法，通过创建和更新映射集（Mapping Sets）来替代传统的同构计算。在每次迭代中，算法会基于最小支持度（minimum support）τ 找出频繁子图。具体步骤如下：
1. 初始化 ：
- 构建图 G 中所有频繁边的集合 freqEdges。
- 基于 freqEdges 创建单边图的集合 freqSubgraphs，每个子图表示为 (key, values, mappingSets) 三元组。
- 将 mostRecentSubgraphs 初始化为 freqSubgraphs。
- 初始化哈希表 hashFreqSGs 为空。
2. 迭代过程 ：
- 当 mostRecentSubgraphs 不为空时，执行以下操作：
- 初始化 newSubgraphs 为空。
- 对于 mostRecentSubgraphs 中的每个子图 S：
- 对于 S 的每个映射集 MS：
- 对 MS 中顶点的邻居进行分组，分组依据是顶点标签和边标签。