Tesi etd-06302005-153646 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
D'Alessandro, Davide
Indirizzo email
davok80@gmail.com
URN
etd-06302005-153646
Titolo
Mining di Sottografi Frequenti Guidato da Vincoli
Dipartimento
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Bonchi, Francesco
relatore Giannotti, Fosca
relatore Giannotti, Fosca
Parole chiave
- vincoli
- sottografi frequenti
- gExAnte
- Graph Mining
Data inizio appello
22/07/2005
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
22/07/2045
Riassunto
Definizione formale del problema del mining di strutture frequenti all'interno di un dataset di grafi e studio dei principali approcci esistenti. Studio approfondito delle principali classi di vincoli su grafi. Sviluppo di un efficiente algoritmo in grado ridurre i datasets spingendo nella computazione una congiunzione di vincoli antimonotoni e monotoni. Fase accurata di testing dell'efficacia e dell'efficienza dell'algoritmo su vari datasets reali e sintetici.
File
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