TAILIEUCHUNG - Managing and Mining Graph Data part 41

Managing and Mining Graph Data part 41 is a comprehensive survey book in graph data analytics. It contains extensive surveys on important graph topics such as graph languages, indexing, clustering, data generation, pattern mining, classification, keyword search, pattern matching, and privacy. It also studies a number of domain-specific scenarios such as stream mining, web graphs, social networks, chemical and biological data. The chapters are written by leading researchers, and provide a broad perspective of the area. This is the first comprehensive survey book in the emerging topic of graph data processing. . | Mining Graph Patterns 387 Algorithm 21 ORIGAMI D minsup a 0 Input Graph dataset D minimum support minsup a 0 Output a-orthogonal 0-representative set K 1 EM Edge-Map D 2 E1 Find-Frequent-Edges D minsup 3 M o 4 while s itof g_c -oncli true do 5 M RandomtMeximal-Graph D E1 EM minsup 6 M M U M 7 K Orthogonal-Representative-Sets M a 0 8 return K Randomized Maximal Subgraph Mining As the first step ORIGAMl mines a set of maximal subgraphs on which the a-orthogonal 0-representative jrr ajrh pattern sei is generated. This is based on the obscrvatton that the number of maximal frequent subgraphs is much fewer than that of frequent subgraphs and ihe maximal subgraphs provide a synopsis of the frequent ones to some extent. Thus it is reasonable to mine the representative orthogonal pattern set based in the maximal subgraphs rather than the frequent ones. However even mrntng all of maximal subgraphs could be iofeasible in some real world applications. To avoid this problem ORIGAMI ifrst finds a sain ple M of the complote cef of maximal frequent subgraphs M. The goal is to find a set ot maximal subgraphs M which is as diverse as possible. To achieve this goal ORIGAMl avoidc using combinatorial enumeration to mine rnaei mat subgsaph patterns Instead it adopts a random walk approach to rnumerate o cli verse eei of maximrl subgraphs from the positive bordor of euch maxrmal paitemSi The randomized mining algorithm starts with an empty pattern and Iteratively adds a random edge during each extension until a maximai subgraph M is generaSed and no more edges can be added. This proccsf walks a random chain ln the partial order of frequent subgraphs. To extnnd an intermediate pattern S Q M it chooser a random vertex v from which the extension wlU be attempted. Then a random edge e incident on v ii selected tor extemion. if iso such edge is found no extension is possible from the vertex. When no vartices can hive any further extension in S the random walk terminates and S M ii tie .

• Cơ sở dữ liệu
• Biểu đồ
• quản lý
• khai thác
• thuật toán
• sinh học tập hợp dữ liệu
• dữ liệu đồ thị hóa
• các thuật toán clustering
• dữ liệu đồ thị
• cơ sở dữ liệu đồ thị
• khai thác đồ thị
• ngôn ngữ truy vấn
• Cách tạo biểu đồ trong Excel
• Biểu đồ kết hợp cột đường
• Cách vẽ biểu đồ cột
• Biểu đồ cột
• Biểu đồ cột chồng
• Hướng dẫn vẽ biểu đồ excel
• Đồ thị excel
• Biểu đồ excel
• Cách vẽ biểu đồ và đồ thị excel
• Bí quyết ôn thi ĐH
• Cách vẽ biểu đồ Địa lý
• Biểu đồ hình cột
• Biểu đồ cột đơn
• Biểu đồ thanh ngang
• Biểu đồ đường
• Ôn tập môn Địa lý
• Biểu đồ động
• Vẽ biểu đồ động
• Hướng dẫn cách vẽ biểu đồ động
• Biểu đồ pareto
• Cách vẽ Biểu đồ pareto
• Mẹo vẽ biểu đồ pareto
• Cách biểu đồ trong Excel 2007
• Vẽ biểu đồ trong Excel 2007
• Hướng dẫn vẽ biểu đồ trong Excel 2007
• Tạo biểu đồ mini
• Tạo biểu đồ động
• Cách vẽ biểu đồ động
• Bài giảng Vẽ biểu đồ
• Vẽ biểu đồ trong Frequency
• Vẽ biểu đồ trực tiếp
• Vẽ biểu đồ từ số liệu
• Vẽ biểu đồ bằng Graphs
• Vẽ biểu đồ
• Biểu đồ kiểm soát
• Bài giảng Biểu đồ kiểm soát
• Ứng dụng biểu đồ kiểm soát
• Cách vẽ biểu đồ kiểm soát
• Phương pháp vẽ biểu đồ kiểm soát
• Công cụ vẽ biểu đồ kiểm soát
• Vẽ biểu đồ
• Hướng dẫn vẽ biểu đồ
• Các loại biểu đồ
• Thành phần của biểu đồ
• Cách vẽ biểu đồ
• Cách vẽ đồ thị trong Excel
• Thủ thuật vẽ đồ thị trong Excel
• biểu đồ cột đơn gộp nhóm
• vẽ biểu đồ hình cột
• nhận xét biểu đồ
• phương pháp biểu đồ
• các dạng biểu đồ
• tài liệu luyện thi đại học
• phương pháp vẽ biểu đồ
• phân loại biểu đồ
• phương pháp nhận xét biểu đồ
• Thao tác vẽ biểu đồ excel
• Bài tập vẽ biểu đồ excel
• Sáng kiến kinh nghiệm
• Biểu đồ Địa lí 9
• Nhận dạng biểu đồ Địa lí 9
• Kỹ năng nhận dạng biểu đồ Địa lí 9
• Vẽ biểu đồ Địa lí 9
• Kỹ năng vẽ biểu đồ Địa lí 9
• Biểu đồ điện áp dự kiến
• Biểu đồ điện áp
• Điện áp dự kiến
• Biểu đồ điện áp miền Nam
• Biểu đồ điện áp miền Trung
• Biểu đồ điện áp miền Bắc
• Tài liệu Thực hành
• Phân tích thiết kế hướng đối tượng
• Biểu đồ lớp
• Biểu đồ trạng thái
• Xây dựng biểu đồ lớp
• Xây dựng biểu đồ trạng thái
• Microsoft office PowerPoint 2010
• Bài giảng tin học văn phòng
• Làm việc với các biểu đồ và các bảng
• Sử dụng biểu đồ
• các loại biểu đồ khác
• Chèn biểu đồ
• Lựa chọn và hiệu chỉnh cho biểu đồ
• Bài tập Toán lớp 6
• Lý thuyết Biểu đồ cột
• Bài tập Biểu đồ cột
• Trắc nghiệm Biểu đồ cột
• Biểu đồ cột kép
• Lý thuyết Biểu đồ cột kép
• Bài tập Biểu đồ cột kép
• Trắc nghiệm Biểu đồ cột kép
• Cách vẽ biểu đồ cột kép
• Hướng dẫn vẽ đồ thị
• Nhận xét đồ thị
• Dạng biểu đồ tròn
• Dạng biểu đồ cột
• Dạng biểu đồ đường
• Dạng biểu đồ miền
• Lý thuyết đồ thị
• Bài giảng Lý thuyết đồ thị
• Biểu diễn đồ thị trên máy tính
• Sự đẳng cấu của đồ thị
• Phương pháp biểu diễn đồ thị
• Biểu diễn đồ thị bằng ma trận kề
• địa lý
• bài giảng địa lý
• thực hành vẽ biểu đồ
• Vẽ biểu đồ tình hình sản xuất
• vẽ biểu đồ biểu diễn tình hình sản xuất các ngành công nghiệp
• thực hành địa lý
• bài giảng thực hành vẽ biểu đồ địa lý
• Sử dụng máy tính
• Tiện ích máy tính
• Vẽ đồ thị biểu đồ
• Biều đồ cột
• Biểu đồ tròn