基于进化算法的图形数据模式发现

摘要：

针对当前主流的图形数据挖掘算法常采用的贪婪式查找带来的易陷入局部最优这一问题,将进化算法引入图形数据挖掘,以增强算法的全局查找能力.定义基于图形数据的交叉和变异算子.考虑到进化算法局部搜索能力弱的特点,在变异算子的设计中融入爬山算法的思想,以进一步提高解的质量.另外还改进原算法针对某一特定子结构的实例收集方法.实验表明,以上措施增强系统对假设空间的查找能力,提高解的质量.

关键词：进化算法(EA)、最小描述长度(MDL)、图形数据挖掘、模式发现

所属期刊栏目：21

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70571057

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：116-121