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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.10
- 수록면
- 251 - 258 (8page)
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그래프마이닝에서 그래프패턴의 동형판단문제는 지수함수적 계산시간을 요구하기 때문에 그래프마이닝의 전체수행시간에서 동형판단 연산이 차지하는 비율이 매우 높다. 그러므로 그래프마이닝 알고리즘은 그래프동형판단을 최대한 효율적으로 할 필요가 있다. 본 논문은 그래프마이닝에서 빠른 수행시간을 보이는 gaston 알고리즘의 동형판단효율성을 증가시켜 수행시간을 평가해 보았으며, 제시한 방법으로 인해 더욱 향상된 성능을 보인다.
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1. [학술대회논문] - R. Agrawal / 1993 / Mining association rules between sets of items in large datasets / In Proceedings of SIGMOD
2. [학술대회논문] - T. Asai / 2002 / Efficient substructure discovery from large semi-structured data / In Proceedings of KDD'04 SIAM SDM'02
3. [단행본] - J. Han / 2005 / Data Mining : Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann. Publishers
4. [학술대회논문] - J. Huan / / Efficient mining of frequent subgraphs in the presence of isomorphism / In Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM‘03)
5. [학술대회논문] - J. Huan / / SPIN: mining maximal frequent subgraphs from graph databases / KDD '04: In Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
2. [학술대회논문] - T. Asai / 2002 / Efficient substructure discovery from large semi-structured data / In Proceedings of KDD'04 SIAM SDM'02
3. [단행본] - J. Han / 2005 / Data Mining : Concepts and Techniques / Morgan Kaufmann. Publishers
4. [학술대회논문] - J. Huan / / Efficient mining of frequent subgraphs in the presence of isomorphism / In Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM‘03)
5. [학술대회논문] - J. Huan / / SPIN: mining maximal frequent subgraphs from graph databases / KDD '04: In Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining
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