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摘要
频繁模式挖掘（Frequent pattern mining，以下简称FPM）是图数据挖掘领域的一个重要任务。该任务的目标是从图数据中找到出现频次大于给定阈值的所有模式。近年来，随着社交网络等大规模图数据的涌现，单一大图上的FPM问题受到广泛关注，并得到了较为充分的研究，形成了一系列研究成果。然而，已有技术大都存在着计算成本高、挖掘结果理解困难以及并行计算难等问题。针对上述问题，文中提出了一种从大规模图数据中挖掘多样化top-k模式的方法。文中首先设计了一个多样化函数，用于度量模式集合的多样性；随后设计了一种面向分布式图数据，具有提前终止特性的分布式挖掘算法DisTopk，以实现多样化top-k模式高效挖掘。真实图数据和合成图数据上的大量实验结果表明，与传统分布式挖掘算法相比，DisTopk算法能更高效地挖掘多样化top-k模式。
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