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基于Apriori图挖掘算法的优化及其在3D构造解析的应用
陈立宁 罗可
计算机应用
2010, 30 (12):
3391-3396.
基于Apriori的图挖掘(Apriori-based Graph Mining,AGM)算法结构简单，以递归统计为基础，但在面临庞大图数据集时，由于存在子图同构问题，在生成候选子图时容易产生很多冗余子图，增大了计算时间的开销。因此在AGM算法基础上提出一种改进方法，通过增加约束来减少候选子图生成数量，同时引入三次元坐标对图的顶点间的距离进行计算，并归结到边的标识当中，以处理三维图结构数据。通过改进算法对化学化合物进行分析，描述其三维化学结构以及生理活性上的相互关系，并测试了不同条件下改进方法的时间开销，实验结果表明在边标识数较多的情况下改进算法比原算法缩短了计算时间，提高了效率。
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