1) frequent subgraph mining
频繁子图挖掘
1.
The graph model and its generator,which is the important research platform of frequent subgraph mining are introduced.
归纳了频繁子图挖掘方法的处理流程,分析评价了频繁子图挖掘的典型算法:广度优先搜索和深度优先搜索的频繁子图挖掘算法,概述了频繁子图挖掘研究的平台——图模型及其产生器,并对频繁子图挖掘方法未来研究方向进行了展望。
2) frequent subgraph mining algorithm
频繁子图挖掘算法
1.
AGM algorithm and HSIGRAM algorithm are two typical frequent subgraph mining algorithms.
AGM算法和HSIGRAM算法是两个经典的频繁子图挖掘算法,在基于图的数据挖掘中有重要的应用。
3) Frequent graph pattern mining
频繁图模式挖掘
5) frequent item mining
频繁项挖掘
1.
A novel frequent item mining algorithm based on multi-dimentsional clustering is proposed,which uses clustering theory to mine significant flow and its rules automatically in network.
提出一种基于多维聚类的频繁项挖掘算法,利用聚类思想自动挖掘网络中的显著流量及其规则,并在此基础上,对显著流量进行P2P疑似性判别,同时结合应用层特征识别技术,对高度疑似的P2P显著流量类进行过滤,实现未知P2P流量检测。
6) Research on Frequent Subtree Mining
频繁子树挖掘研究
补充资料：频繁
次数多：频繁出入｜在战斗频繁的日子里，坚持学文化多不容易啊!
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条