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Mining frequent subgraphs over uncertain graph databases under probabilistic semantics
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资源说明：### 不确定图数据库下基于概率语义的频繁子图挖掘
#### 概述
本文献主要探讨了在不确定图数据库中进行频繁子图挖掘的方法。与传统的确定性图数据相比，实际应用中的图数据往往带有不确定性。然而，在现有的研究工作中，针对不确定图数据的挖掘方法相对较少。该研究提出了一种新的度量——`ϕ-频繁概率`来评估子图的重复程度，并设计了一种近似挖掘算法来高效地找到满足特定条件的所有频繁子图。
#### 频繁子图挖掘背景
在大数据领域，尤其是图数据分析中，频繁子图挖掘是一项基本且重要的任务。它旨在识别出数据集中出现频率较高的子结构，这些子结构可以揭示数据之间的内在联系和模式。传统上，这种挖掘工作是在确定性的图数据集上进行的。但在许多实际应用场景中，图数据本身就带有不确定性，例如社交网络、生物信息学等领域的数据。
#### `ϕ-频繁概率`
为了应对不确定图数据的挑战，研究者们引入了一个新的度量标准——`ϕ-频繁概率`，用以评价子图的重复度。具体而言，给定一个不确定图数据库和两个实数\(0 < ϕ, τ < 1\)，目标是快速找出所有具有至少\(τ\)的`ϕ-频繁概率`的子图。这里的\(τ\)可以理解为阈值，用于筛选出那些真正频繁出现的子图。
#### 算法设计与分析
由于直接计算`ϕ-频繁概率`是一个NP-hard问题，而且计算单个子图的`ϕ-频繁概率`也是#P-hard的，因此文中设计了一种近似挖掘算法。该算法能够产生一个\((ε, δ)\)-近似的“频繁子图”集合\(\Pi\)，其中\(0 < ε < τ\)表示误差容限，\(0 < δ < 1\)是一个置信度边界。算法保证了：
1. **准确性**：任何频繁子图\(S\)被包含在\(\Pi\)中的概率至少为\((1 - δ) / 2\)，其中\(s\)是\(S\)中边的数量。
2. **有效性**：任何`ϕ-频繁概率`低于\(τ - ε\)的非频繁子图被包含在\(\Pi\)中的概率最多为\(δ / 2\)。
进一步的理论分析表明，为了以至少\(1 - Δ\)的概率获得任何频繁子图，输入参数\(δ\)必须设置为不超过\(1 - 2(1 - Δ)^{1 / ℓ_{max}}\)，其中\(0 < Δ < 1\)，而\(ℓ_{max}\)则是频繁子图中最大边数量。
#### 实验结果
通过在真实不确定图数据集上的广泛实验验证了所提出的算法不仅在实践中效率高，而且具有很高的近似质量。此外，文中还讨论了基于概率语义的频繁子图挖掘与其他方法之间的差异，以及这些差异如何影响挖掘结果的有效性和准确性。
#### 结论
本研究通过引入`ϕ-频繁概率`度量和相应的近似挖掘算法，为不确定图数据库中的频繁子图挖掘提供了一种有效的解决方案。这种方法不仅考虑了数据本身的不确定性，还能够在合理的时间复杂度内得到高质量的近似解，为后续的相关研究奠定了坚实的基础。
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