gspan攻略

最新推荐文章于 2022-09-24 09:55:54 发布

原创最新推荐文章于 2022-09-24 09:55:54 发布 · 1.2k 阅读

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介绍

gSpan算法是图挖掘邻域的一个算法，而作为子图挖掘算法，又是其他图挖掘算法的基础，所以gSpan算法在图挖掘算法中还是非常重要的。gSpan算法在挖掘频繁子图的时候，用了和FP-grown中相似的原理，就是Pattern-Grown模式增长的方式，也用到了最小支持度计数作为一个过滤条件。图算法在程序上比其他的算法更加的抽象，在实现时更加需要空间想象能力。gSpan算法的核心就是给定n个图，然后从中挖掘出频繁出现的子图部分。

算法原理

说实话，gSpan算法在我最近学习的算法之中属于非常难的那种，因为要想实现他，必须要明白他的原理，而这就要花很多时间去明白算法的一些定义，比如dfs编码，最右路径这样的概念。所以，我们应该先知道算法整体的一个结构。

1、遍历所有的图，计算出所有的边和点的频度。

2、将频度与最小支持度数做比较，移除不频繁的边和点。

3、重新将剩下的点和边按照频度进行排序，将他们的排名号给边和点进行重新标号。

4、再次计算每条边的频度，计算完后，然后初始化每条边，并且进行此边的subMining()挖掘过程。

subMining的过程

1、根据graphCode重新恢复当前的子图

2、判断当前的编码是否为最小dfs编码，如果是加入到结果集中，继续在此基础上尝试添加可能的边，进行继续挖掘

3、如果不是最小编码，则此子图的挖掘过程结束。

DFS编码

gSpan算法对图的边进行编码，采用E(v0,v1,A,B,a)的方式，v0,v1代表的标识，你可以看做就是点的id,A,B可以作为点的标号，a为之间的边的标号，而一个图就是由这样的边构成的，G{e1, e2, e3,…}，而dfs编码的方式就是比里面的五元组的元素，我这里采用的规则是，从左往右依次比较大小，如果谁先小于另一方，谁就算小，图的比较算法同样如此，具体的规则可以见我后面代码中的注释。但是这个规则并不是完全一致的，至少在我看的相关论文中有不一样的描述存在。