1、隨著信息的爆炸式增長，人們?nèi)找孀兊迷谛畔⒗斨胁恢?。如何從這些無用的信息中挖掘出對我們有用的知識是近幾十年來數(shù)據(jù)挖掘的主要研究目的。最初的數(shù)據(jù)挖掘的對象是結(jié)構(gòu)化的關(guān)系表和事務(wù)數(shù)據(jù)庫。到目前為止，該領(lǐng)域已經(jīng)有了長足的發(fā)展。然而，隨著數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴大，如何從半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)當中發(fā)現(xiàn)知識呢？這是目前研究人員所面臨的技術(shù)難題，因為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法不能有效的應(yīng)用到這些領(lǐng)域中來。圖結(jié)構(gòu)能夠模擬幾乎所有的事物之間的聯(lián)系，它也能

2、應(yīng)用到上述半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)挖掘中來?；趫D的數(shù)據(jù)挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘中的一個新的研究熱點?；趫D的數(shù)據(jù)挖掘有廣闊的應(yīng)用空間，如在We挖掘、空間數(shù)據(jù)挖掘、生物信息學中蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)挖掘、藥物分子設(shè)計及其功能預測等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。樹是一種特殊的圖，對頻繁子樹挖掘算法的研究有著重要的理論意義和應(yīng)用價值。 本文工作主要包括以下幾部分：(1)在分析當前頻繁子樹挖掘定義的基礎(chǔ)上提出了基于支持度和頻繁度的頻繁子樹挖掘定義；(2)為計算模

3、式子樹的支持度和頻繁度，提出了一種基于樹同構(gòu)的候選子樹支持度與頻繁度的計數(shù)方法；(3)提出了森林的二維表表示方法，這提高了對數(shù)據(jù)庫訪問的速度；(4)提出了一種新的候選子樹的生成方法，通過在數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上生成新的候選子樹，從而減少了為了計算子樹的支持度而進行的無效的樹匹配問題；(5)提出了頻繁子樹挖掘算法FSubtreeM，它能有效地從自由樹數(shù)據(jù)庫中挖掘頻繁的導出自由樹。 實驗研究表明，F(xiàn)SubtreeM能有效地從實驗數(shù)據(jù)庫car