图挖掘:社会网络分析和多关系数据挖掘
- -新兴研究领域介绍:图挖掘和多关系数据挖掘. 1、图的用途越来越广,包括对互联网、社会化网络、生物、电路、图像的建模. 2、许多图搜索算法已经被开发出来了,并且广泛用在信息检索、计算机视觉等领域;. 3、需要进一步开发高效的图挖掘算法,以便从更加复杂的结构化数据中挖掘出有效的知识.
新兴研究领域介绍:图挖掘和多关系数据挖掘。
一、什么是图挖掘?为什么进行图挖掘
1、图的用途越来越广,包括对互联网、社会化网络、生物、电路、图像的建模。
2、许多图搜索算法已经被开发出来了,并且广泛用在信息检索、计算机视觉等领域;
3、需要进一步开发高效的图挖掘算法,以便从更加复杂的结构化数据中挖掘出有效的知识。
二、挖掘频繁子图
1、Apriori-based 方法:包括AGM,FSG和path-join算法;
2、Pattern growth graphy method;
三、社会网络应用的连接分析(link analysis)
1、基于连接的对象分类(Link based object classification);
2、对象类型预测(object type predication);
3、连接类型预测(link type predication);
4、预测链路扩展(predicate link extension);
5、组探测(Group detection);
7、元数据挖掘(metadata mining)。
四、多关系数据挖掘
1、 关系数据挖掘:从来自关系数据库中的多个表中挖掘有意义的模式;