基于相似性度量的图模式挖掘研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章 绪论	第8-12页
·研究背景	第8-9页
·图模式挖掘的研究历史和现状	第9-11页
·论文研究目的及主要内容	第11-12页
第二章 数据挖掘简介	第12-16页
·数据挖掘的定义和分类	第12-13页
·数据挖掘的目的	第13-14页
·数据挖掘的过程	第14-16页
第三章 图模式挖掘算法	第16-26页
·基本概念和问题描述	第16-17页
·图模式挖掘算法的类型	第17-18页
·基于Apriori思想的频繁子图挖掘	第18-19页
·基于FP-Growth思想的频繁子图挖掘	第19-24页
·gSpan算法	第19-20页
·CloseGraph算法	第20-22页
·FFSM算法	第22-24页
·图模式挖掘算法的问题及分析	第24-26页
第四章 基于相似性的图模式挖掘	第26-52页
·问题定义	第26-27页
·算法框架	第27-28页
·候选子图生成	第28-29页
·子图相似性计算	第29-38页
·顶点相似性	第31-34页
·二分图匹配	第34-36页
·匹配顶点间相似性	第36-38页
·图相似性	第38页
·相似子图聚类	第38-41页
·Chameleon算法描述	第38-40页
·发现正确的聚类数	第40-41页
·模式表达	第41-44页
·实验结果及分析	第44-52页
第五章 总结与展望	第52-54页
致谢	第54-56页
参考文献	第56-60页
研究成果	第60页