基于加權動態網絡的頻繁模式挖掘研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：1819 K
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文檔介紹：不同時刻的動態網絡往往具有不同權重，針對加權動態網絡的頻繁模式挖掘，提出一種挖掘算法WGDM，它適用于加權動態社會網絡、生物網絡等方面的頻繁模式挖掘。WGDM算法利用支持度的反單調性裁剪搜索空間，從而減少冗余候選子圖，提高算法效率。通過實驗測試了WGDM算法的性能，并根據中國實際股票市場網絡，利用WGDM算法挖掘股票市場網絡中有趣的頻繁模式。
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