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频繁子图挖掘算法的研究与应用的开题报告

一、选题背景：

图是一种广泛运用在计算机科学、工程、物理学等领域的数据结构。图包含结点和边，节点代表实体，边代表实体之间的关系。

随着社交网络、生物信息学、Web挖掘等领域的快速发展，对大规模图的频繁子图挖掘的需求越来越迫切。频繁子图指的是在一个图数据集中，经常出现的子图结构。频繁子图挖掘算法可以帮助我们分析图数据集中的模式，从而发现其中的规律和特征。

目前已有许多频繁子图挖掘算法被提出，并已经得到了广泛的研究和应用。例如Apriori等经典算法在此领域得到了应用。

二、研究内容：

本次研究的主要内容是基于Apriori算法，设计一种高效的频繁子图挖掘算法。具体包括以下几个方面：

1.设计基于Apriori算法的频繁子图挖掘算法。

2.对设计的算法进行性能分析，评价其效率和可伸缩性。

3.将算法应用于实际数据集，并分析挖掘结果。

三、研究方法：

本次研究采用的方法主要包括以下几个方面：

1.阅读相关论文和文献，了解频繁子图挖掘算法的研究现状和发展趋势。

2.设计基于Apriori算法的频繁子图挖掘算法，并进行性能测试，评价其效率和可伸缩性。

3.使用Python等编程语言实现算法。

4.应用算法于实际数据集，分析挖掘结果，并与已有算法进行对比。

四、研究意义：

本次研究的主要意义有以下几个方面：

1.对于大规模图数据集的分析，可以提高实际应用系统的性能和效率。

2.对于生物信息学、社交网络等领域中的特定问题，可以提供更有效的解决方案。

3.可以为频繁子图挖掘算法的研究和发展做出贡献。

五、预期成果：

本次研究的主要成果包括以下几个方面：

1.设计出一种基于Apriori算法的高效的频繁子图挖掘算法。

2.进行性能测试并评价其效率和可伸缩性。

3.将算法应用于实际数据集，并分析挖掘结果。

4.发表学术论文或技术报告。

六、研究进度：

1.完成研究背景和研究内容的讨论：2天。

2.阅读相关论文和文献：10天。

3.设计基于Apriori算法的频繁子图挖掘算法：10天。

4.进行性能测试并评价其效率和可伸缩性：10天。

5.将算法应用于实际数据集，并分析挖掘结果：10天。

6.写作学术论文或技术报告：10天。

七、参考文献：

1.Li,J.,Geng,X.,Hu,X.,Zeng,X.,Zhou,X.(2018).FastandScalableFrequentSubgraphMiningforLargeGraphs.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,30(5),888–900.

2.Mahajan,M.,Chakrabarti,D.,Faloutsos,C.(2012).EfficientandEffectiveSubgraphMiningforLargeGraphs.Proceedingsofthe18thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,13–21.

3.Zhang,J.,Lai,Y.,Zhu,Y.,Feng,J.(2017).EfficientandEffectiveFrequentSubgraphMiningforLargeGraphData.TheScientificWorldJournal,2017,1–13.