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基于部分标记图的频繁子图挖掘算法研究的任务书
任务书
一、研究背景
频繁子图挖掘是图挖掘中的一个重要问题，它可以应用在许多领域中，例如化学、生物信息学、社交网络等。频繁子图挖掘算法可以发现数据中的共同模式和关联规律，对于数据的分析和解释都具有很大的帮助作用。
然而在实际应用中，由于图的规模和复杂性，传统的频繁子图挖掘算法已经难以满足大规模图数据的挖掘任务，因此需要寻求更高效更准确的算法。
二、研究目的
本研究的目的是针对部分标记图的频繁子图挖掘问题展开深入研究，提出一种高效准确的算法，在保证挖掘结果正确性的同时，能够有效提高挖掘效率。
三、研究内容
1.对部分标记图的频繁子图挖掘问题进行综述，分析已有算法的优缺点，指出存在的问题和改进方向。
2.提出一种基于部分标记图的频繁子图挖掘算法，该算法应能高效地发现频繁子图，同时在保证结果正确性的前提下，降低算法的时间复杂度。
3.对所提算法进行实验验证，评估算法的准确性和效率，并与现有算法进行对比分析。
四、研究方法
1.文献调研法：对目前部分标记图的频繁子图挖掘算法进行梳理及分析，明确研究现状和存在的问题。
2.算法设计法：基于调研分析，设计一种新的基于部分标记图的频繁子图挖掘算法，解决现有算法存在的问题。
3.实验验证法：运用实验验证来比对不同算法在应用场景下的效果，优化后的算法实现后在数据集上进行实验，对提出的算法进行实验测试及精度实验。
五、研究意义
本研究对于解决大规模图数据挖掘问题具有重要的实际意义。提出的基于部分标记图的频繁子图挖掘算法，可以在保证结果正确性的前提下，显著提高挖掘效率，帮助人们更有效地挖掘数据中的共同模式和关联规律。
六、预期成果
1.提出一种基于部分标记图的频繁子图挖掘算法，具有高效和准确的特点。
2.在真实数据集上进行实验测试和精度实验，证明所提出的算法在准确性和效率上都优于现有算法。
3.发表1篇以上高质量论文，在国内外学术界产生良好的学术影响。
七、进度安排
时间|完成内容
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第1个月|研究相关文献，明确研究思路和方向。
第2-3个月|提出一种基于部分标记图的频繁子图挖掘算法，并进行实现。
第4-5个月|在真实数据集上进行实验测试和精度实验，并与现有算法进行对比分析。
第6-7个月|编写研究报告和论文，并提交到重要学术期刊进行发表。
第8个月|答辩并完成整改。
八、参考文献
1.刘志兵,王博文.基于部分标记图的数据流聚类算法[J].计算机应用与软件,2019,36(07):179-184.
2.LiY,HorváthS.BIDS:AnEfficientAlgorithmforLarge-ScaleBlockDiagonalSubgraphExtraction[C]//Proceedingsofthe24thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining.ACM,2018:406-414.
3.WangY,LiY.Efficientsubgraphminingundernovelgraph-constraint[C]//Proceedingsofthe23rdACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.ACM,2017:55-64.
4.YanX,ChengH,HanJ,etal.Miningsignificantgraphpatternsbyleapsearch[J].IEEEtransactionsonknowledgeanddataengineering,2007,19(2):145-160.
5.ZhangJ,HuM,胡梦泽,等.LDCluster:一种基于标签和局部密度的图聚类算法[J].计算机研究与发展,2018,55(09):1873-1885.