图匹配问题系列（五）图上的频繁集挖掘

频繁模式挖掘（Frequent Pattern Mining ）最早在挖掘关联规则时被提出，后来被拓展用于挖掘频繁子序列和子结构。在图上的频繁集挖掘即为频繁子图挖掘。图匹配的一个重要应用就是频繁子图挖掘(Frequent Subgraph Mining)。

图数据集分为两种

• 多张图构成的图数据集 - Transnational Graph Datasets。容易定义support
• 单张图构成的图数据集 - Single Graph Datasets。不容易定义support

频繁子图挖掘的算法主要包括两种

• Apriori-based
• Pattern-growth