《表1 应用分类：频繁子图挖掘算法的应用分类》

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《频繁子图挖掘算法的应用分类》

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在由顶点和边构成的图中，顶点有其分类的标识，边亦有其分类的标识，我们需要在给定的图数据库中寻找出顶点标识和标识对应一致的子图，计算出支持度，若一旦支持度超过给定的阈值，便输出其子图，其子图便是一个频繁子图。Lin W[2]等人认为频繁子图挖掘问题分为两个方面：在一个大图的不同区域挖掘子图适用于社交网络分析等领域；在大规模图集中挖掘子图适用于生物信息学和计算药理学等领域。图集上的挖掘是指在多张图的图数据库中挖掘这些图中共现的子图。在一张大图上的挖掘则是在一张图上挖掘图内出现的子图。基于图事务集合的频繁子图挖掘算法与基于单个大图的频繁子图挖掘算法不同，在计算候选子图支持度的时候，基于图事务集合的频繁子图挖掘算法只需要计算候选子图与图事务集合中满足子图同构的小图的个数，而基于单个大图的频繁子图挖掘算法需要在这个大图中找出候选子图所有的同构的子图，计算用同构的子图的候选子图支持度[3]。如表1所示，进行的应用分类。