图挖掘:社会网络分析和多关系数据挖掘

标签: 社会网络 分析 关系 | 发表时间:2013-09-10 18:00 | 作者:
出处:http://eric-gcm.iteye.com

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;



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