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J-GLOBAL ID：201802274223024794   整理番号：18A0850503

マルチグラフにおける頻繁な部分グラフのマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining frequent subgraphs in multigraphs

著者 (4件)： Ingalalli Vijay (LIRMM - University of Montpellier, France) ,  Ingalalli Vijay (UMR TETIS, Irstea, Montpellier, France) ,  Ienco Dino (UMR TETIS, Irstea, Montpellier, France) ,  Poncelet Pascal (LIRMM - University of Montpellier, France)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 451-452  ページ： 50-66  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 10年以上にわたって,単一大規模グラフから頻繁なパターンを抽出することは,研究焦点の1つであった。しかしながら,この時代のデータ噴火において,豊富で複雑なデータが前例のない速度で発生している。この複雑なデータは,一般的で豊富なグラフ表現であるマルチグラフ構造として表現できる。本論文では,マルチグラフに適用できる新しい頻出サブグラフマイニング手法MuGraMを提案した。MuGraMは,頻繁なマルチグラフパターンを発見する一般的な頻繁なサブグラフマイニングアルゴリズムである。MuGraMはサブグラフマッチングのタスクを効率的に実行し,それはサポート測度にとって重要であり,頻繁なサブグラフの高速発見のためのいくつかの最適化技術をさらに活用する。著者らの実験は,2つの事項を明らかにした。すなわち,MuGraMは,他の既存のアプローチがそのようにできないようなマルチグラフパターンを発見する。簡単なグラフに適用した場合,MuGraMは,少なくとも1桁の最先端手法の状態よりも優れている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  高速度 ,  最適化手法 ,  *部分グラフ ,  *グラフ
準シソーラス用語： グラフマイニング ,  最先端 ,  グラフ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： グラフマイニング ,  マルチグラフ ,  頻繁な部分グラフ

分類 (1件)： グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチ ,  グラフ ,  部分グラフ