Frequent Subgraph Retrieval in Geometric Graph Databases

Nowozin, S; Tsuda, K

doi:10.1109/ICDM.2008.38

Frequent Subgraph Retrieval in Geometric Graph Databases

Nowozin, S., & Tsuda, K. (2008). Frequent Subgraph Retrieval in Geometric Graph Databases. In F., Giannotti, D., Gunopulos, F., Turini, C., Zaniolo, N., Ramakrishnan, & X., Wu (Eds.), 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining (pp. 953-958). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C62F-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3793-9

資料種別: 会議論文

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Nowozin, S^{1, 2}, 著者
Tsuda, K^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: Discovery of knowledge from geometric graph databases is of particular importance in chemistry and biology, because chemical compounds and proteins are represented as graphs with 3D geometric coordinates. In such applications, scientists are not interested in the statistics of the whole database. Instead they need information about a novel drug candidate or protein at hand, represented as a query graph. We propose a polynomial-delay algorithm for geometric frequent subgraph retrieval. It enumerates all subgraphs of a single given query graph which are frequent geometric epsilon-subgraphs under the entire class of rigid geometric transformations in a database. By using geometricepsilon-subgraphs, we achieve tolerance against variations in geometry. We compare the proposed algorithm to gSpan on chemical compound data, and we show that for a given minimum support the total number of frequent patterns is substantially limited by requiring geometric matching. Although the computation time per pattern is lar
ger than for non-geometric graph mining,the total time is within a reasonable level even for small minimum support.

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日付: 出版: 2008-12

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1109/ICDM.2008.38
BibTex参照ID: 5521

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出版物 1

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出版物名: 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining

種別: 会議論文集

著者・編者:
Giannotti, F, 編集者
Gunopulos, D, 編集者
Turini, F, 編集者
Zaniolo, C, 編集者
Ramakrishnan, N, 編集者
Wu, X, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 953 - 958 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-7695-3502-9

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