VACULÍK, Karel. A Versatile Algorithm for Predictive Graph Rule Mining. Online. In Jakub Yaghob. Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory. 1. vydání. Praha: CEUR-WS.org, 2015, s. 51-58. ISBN 978-1-5151-2065-0.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Versatile Algorithm for Predictive Graph Rule Mining
Autoři VACULÍK, Karel (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání 1. vydání. Praha, Proceedings ITAT 2015: Information Technologies - Applications and Theory, od s. 51-58, 8 s. 2015.
Nakladatel CEUR-WS.org
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00084898
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5151-2065-0
ISSN 1613-0073
Klíčová slova česky dolování z grafů; dolování z dat; dynamické grafy; dolování pravidel; časté vzory; predikce
Klíčová slova anglicky graph mining; data mining; dynamic graphs; rule mining; frequent patterns; prediction
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2016 15:30.
Anotace
Pattern mining in dynamic graphs has received a lot of attention in recent years. However, proposed methods are typically limited to specific classes of patterns expressing only a specific types of changes. In this paper, we propose a new algorithm, DGRMiner, which is able to mine patterns in the form of graph rules capturing various types of changes, i.e. addition and deletion of vertices and edges, and relabeling of vertices and edges. This algorithm works both with directed and undirected dynamic graphs with multiedges. It is designed both for the single-dynamic-graph and the set-of-dynamic-graphs scenarios. The performance of the algorithm has been evaluated by using two real-world and two synthetic datasets.
VytisknoutZobrazeno: 1. 8. 2024 10:19