
This paper introduces a novel approach for identifying frequent subgraph patterns by combining two frequently occurring smaller subgraph patterns, and proposes a new metric based on Maximal Independent Sets to efficiently enumerate pattern graphs within a data graph.


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Efficient Frequent Subgraph Mining Using Maximal Independent Sets


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FLEXIS ist ein innovativer Ansatz für das Frequent Subgraph Mining, der eine neue Metrik namens mIS einführt. mIS behält die Unabhängigkeitseigenschaft des MIS-Maßes bei, bietet aber gleichzeitig eine schnellere Berechnung wie MNI. Darüber hinaus ermöglicht mIS dem Benutzer, den Genauigkeits-Geschwindigkeits-Kompromiss durch einen Schieberegler einzustellen.


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Effiziente und flexible Frequent Subgraph Mining-Methode unter Verwendung von Maximal Unabhängigen Mengen
