圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)圖挖掘模式挖掘概述關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法原理圖中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法模式挖掘算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)圖聚類算法的模式挖掘圖序列模式挖掘應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)化圖挖掘模式挖掘的未來(lái)方向ContentsPage目錄頁(yè)圖挖掘模式挖掘概述圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)圖挖掘模式挖掘概述圖挖掘模式挖掘概述主題名稱：圖數(shù)據(jù)表示和模型1.圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：圖數(shù)據(jù)模型的基本概念，包括頂點(diǎn)、邊和屬性。2.圖表示學(xué)習(xí)：將圖數(shù)據(jù)映射到向量空間的各種技術(shù)，以便對(duì)其進(jìn)行分析和挖掘。3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種專門設(shè)計(jì)用于處理圖數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性進(jìn)行學(xué)習(xí)。主題名稱：子圖挖掘1.子圖模式：指定圖結(jié)構(gòu)或圖屬性的圖模式，用以識(shí)別感興趣的子圖。2.子圖搜索算法：用于在給定圖中查找給定子圖模式的有效算法。3.應(yīng)用：子圖挖掘廣泛應(yīng)用于欺詐檢測(cè)、社交網(wǎng)絡(luò)分析和生物信息學(xué)。圖挖掘模式挖掘概述1.序列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：序列數(shù)據(jù)的概念和表示，包括順序、時(shí)間戳和相關(guān)性。2.序列模式挖掘算法：用于從序列數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁序列模式的算法，例如Apriori和SPADE。3.應(yīng)用：序列模式挖掘在時(shí)空數(shù)據(jù)分析、事件檢測(cè)和客戶行為建模中具有重要意義。主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)1.關(guān)聯(lián)規(guī)則：描述兩個(gè)或多個(gè)事件或?qū)傩灾g存在相關(guān)性的規(guī)則，例如“如果購(gòu)買牛奶，則很可能購(gòu)買面包”。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法：用于從交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法，例如Apriori和FP-growth。3.應(yīng)用：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)廣泛應(yīng)用于零售業(yè)、推薦系統(tǒng)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。主題名稱：序列模式挖掘圖挖掘模式挖掘概述主題名稱：頻繁模式挖掘1.頻繁模式：在一個(gè)數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)次數(shù)超過(guò)預(yù)定義閾值的模式。2.頻繁模式挖掘算法：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的所有頻繁模式的算法，例如FP-growth和ECLAT。3.應(yīng)用：頻繁模式挖掘用于關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、聚類和異常檢測(cè)。主題名稱：集群分析1.集群：一組具有相似特征的對(duì)象，與其他組中的對(duì)象不同。2.Clustering算法：用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為集群的算法，例如k-means和譜聚類。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法原理圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法原理主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法基礎(chǔ)1.Apriori算法：一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法，通過(guò)逐層生成候選項(xiàng)目集并檢查其支持度以發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.FPGrowth算法：一種基于FP樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法，能夠高效地發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。3.Eclat算法：一種使用垂直格式數(shù)據(jù)庫(kù)的算法，可以快速發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，從而提高算法效率。主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則度量1.支持度：衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則中前提和后續(xù)同時(shí)出現(xiàn)的頻率。2.置信度：衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則中后續(xù)事件在前提事件發(fā)生后發(fā)生的可能性。3.提升度：衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則中的后續(xù)事件比獨(dú)立發(fā)生的可能性增加的倍數(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法原理主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)性度量1.Jaccard系數(shù)：衡量?jī)蓚€(gè)集合之間共同元素的數(shù)量與兩個(gè)集合并集元素的數(shù)量之比。2.互信息：衡量?jī)蓚€(gè)事件之間相互依賴程度的統(tǒng)計(jì)度量。3.Kullback-Leibler散度：衡量?jī)蓚€(gè)概率分布之間差異的度量，可用于度量關(guān)聯(lián)規(guī)則之間的相似性。主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的擴(kuò)展1.多維關(guān)聯(lián)分析：擴(kuò)展關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)到多維數(shù)據(jù)集，考慮不同維度之間的關(guān)系。2.時(shí)序關(guān)聯(lián)分析：考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則中事件發(fā)生的時(shí)間順序，挖掘時(shí)序模式。3.圖關(guān)聯(lián)分析：將關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖數(shù)據(jù)，挖掘圖結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)和邊的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法原理1.購(gòu)物籃分析：挖掘客戶購(gòu)買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，識(shí)別頻繁購(gòu)買的組合。2.推薦系統(tǒng)：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，向用戶推薦可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)。3.異常檢測(cè)：通過(guò)發(fā)現(xiàn)罕見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，識(shí)別異常事件或欺詐行為。主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的趨勢(shì)與前沿1.大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：利用大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)復(fù)雜且隱藏的模式。2.在線關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：在數(shù)據(jù)流環(huán)境中實(shí)時(shí)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，支持動(dòng)態(tài)決策制定。主題名稱：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用模式挖掘算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)模式挖掘算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)1.召回率：衡量算法識(shí)別模式的完整性，即成功提取所有相關(guān)模式的比例。2.準(zhǔn)確率：度量算法識(shí)別的模式的正確性，即提取的模式中相關(guān)模式的比例。3.F1分?jǐn)?shù)：召回率和準(zhǔn)確率的調(diào)和平均值，綜合考慮算法的有效性和準(zhǔn)確性。模式挖掘算法的時(shí)間效率1.運(yùn)行時(shí)間：算法從輸入數(shù)據(jù)到輸出最終模式所需的時(shí)間。2.空間復(fù)雜度：算法運(yùn)行所需內(nèi)存空間量度，通常用時(shí)間復(fù)雜度的多項(xiàng)式表示。3.可伸縮性：算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，衡量其隨著數(shù)據(jù)集大小增加而保持效率的程度。模式挖掘算法的有效性指標(biāo)模式挖掘算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)模式挖掘算法的可解釋性1.可理解模式：算法提取的模式是否易于人類理解和解釋。2.可解釋過(guò)程：算法尋找模式背后的過(guò)程是否透明和易于理解。3.可交互分析：用戶是否可以與算法交互并探索模式挖掘過(guò)程和結(jié)果。模式挖掘算法的魯棒性1.噪聲容忍性：算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值處理的能力。2.離群點(diǎn)魯棒性：算法識(shí)別和處理數(shù)據(jù)集中的離群點(diǎn)的能力。3.參數(shù)穩(wěn)定性：算法對(duì)參數(shù)設(shè)置變更的敏感程度，穩(wěn)定性高的算法對(duì)參數(shù)不敏感。模式挖掘算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)模式挖掘算法的擴(kuò)展性1.數(shù)據(jù)類型兼容性：算法是否支持不同類型的數(shù)據(jù)（如結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、流式）。2.應(yīng)用領(lǐng)域兼容性：算法是否可適用于不同的應(yīng)用領(lǐng)域（如零售、金融、醫(yī)療）。3.可組合性：算法是否可以與其他算法結(jié)合使用，以增強(qiáng)模式挖掘功能。模式挖掘算法的未來(lái)趨勢(shì)1.深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的模式挖掘：利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取特征和發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的模式。2.時(shí)間序列模式挖掘：識(shí)別和分析隨著時(shí)間推移而變化的數(shù)據(jù)中的模式。3.流數(shù)據(jù)挖掘：處理不斷生成的數(shù)據(jù)流，實(shí)時(shí)提取模式和洞察力。圖聚類算法的模式挖掘圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)圖聚類算法的模式挖掘主題名稱：譜聚類算法的模式挖掘1.譜聚類算法將圖表示為拉普拉斯矩陣，通過(guò)特征分解獲取譜圖，對(duì)譜圖進(jìn)行聚類，從而獲得圖中的模式。2.譜聚類算法對(duì)圖結(jié)構(gòu)敏感，可以發(fā)現(xiàn)具有相似局部鄰域的節(jié)點(diǎn)簇，適用于識(shí)別社區(qū)結(jié)構(gòu)或團(tuán)。3.譜聚類算法的復(fù)雜度較高，且對(duì)噪聲和異常值敏感，需要結(jié)合其他算法或參數(shù)優(yōu)化來(lái)提高魯棒性。主題名稱：模態(tài)傳遞算法的模式挖掘1.模態(tài)傳遞算法基于圖的特征值和特征向量，通過(guò)傳遞相似性更新節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽，從而實(shí)現(xiàn)圖聚類和模式挖掘。2.模態(tài)傳遞算法可以捕獲鄰域相似性、全局一致性和層次結(jié)構(gòu)，適用于識(shí)別重疊社區(qū)、簇和層級(jí)結(jié)構(gòu)。3.模態(tài)傳遞算法的效率較高，并且對(duì)噪聲和異常值具有魯棒性，但可能受到局部結(jié)構(gòu)的影響。圖聚類算法的模式挖掘主題名稱：層次聚類算法的模式挖掘1.層次聚類算法將圖中的節(jié)點(diǎn)逐步聚合形成層次結(jié)構(gòu)，通過(guò)剪枝或閾值設(shè)定來(lái)確定最終模式。2.層次聚類算法可以識(shí)別不同粒度的模式，適用于發(fā)現(xiàn)嵌套社區(qū)、層次結(jié)構(gòu)和進(jìn)化模式。3.層次聚類算法的復(fù)雜度較高，并且早期決策會(huì)影響后續(xù)聚類結(jié)果，需要結(jié)合其他方法來(lái)優(yōu)化聚類質(zhì)量。主題名稱：自底向上聚類算法的模式挖掘1.自底向上聚類算法從圖中的孤立節(jié)點(diǎn)出發(fā)，逐步合并相似的節(jié)點(diǎn)形成簇，直到滿足預(yù)定的停止條件。2.自底向上聚類算法時(shí)間復(fù)雜度較低，并且對(duì)參數(shù)設(shè)置不敏感，適用于識(shí)別緊密連接的社區(qū)或團(tuán)。3.自底向上聚類算法可能受到局部結(jié)構(gòu)的影響，且無(wú)法識(shí)別重疊社區(qū)或?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)。圖聚類算法的模式挖掘1.流聚類算法針對(duì)不斷變化的圖數(shù)據(jù)流，通過(guò)在線更新和適應(yīng)，動(dòng)態(tài)識(shí)別圖模式。2.流聚類算法可以處理大規(guī)模圖數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的模式或跟蹤模式演變。3.流聚類算法需要考慮數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)性和噪聲，對(duì)算法的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性提出了挑戰(zhàn)。主題名稱：嵌入算法的模式挖掘1.嵌入算法將圖數(shù)據(jù)映射到低維空間，通過(guò)聚類嵌入后的表示來(lái)識(shí)別圖模式。2.嵌入算法可以保留圖結(jié)構(gòu)的局部和全局特征，適用于發(fā)現(xiàn)非凸形簇或具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的模式。主題名稱：流聚類算法的模式挖掘圖序列模式挖掘應(yīng)用圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)圖序列模式挖掘應(yīng)用主題名稱：社交網(wǎng)絡(luò)分析1.圖模式挖掘可用于識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)中不同社區(qū)和群體的模式。2.通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，可以識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)中影響力大的用戶和內(nèi)容傳播路徑。3.挖掘圖序列模式有助于理解社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為模式和內(nèi)容演化規(guī)律。主題名稱：推薦系統(tǒng)1.圖模式挖掘可用于捕獲用戶偏好和興趣之間的關(guān)系，從而個(gè)性化推薦。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以識(shí)別頻繁出現(xiàn)的商品或服務(wù)組合，為交叉銷售和追加銷售提供建議。3.挖掘圖序列模式可以預(yù)測(cè)用戶的未來(lái)偏好和行為，提升推薦的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。圖序列模式挖掘應(yīng)用主題名稱：醫(yī)療保健1.圖模式挖掘可以識(shí)別疾病癥狀之間的關(guān)聯(lián)和復(fù)雜關(guān)系，輔助疾病診斷和分類。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以揭示藥物相互作用和副作用，指導(dǎo)臨床決策和藥物研發(fā)。3.挖掘圖序列模式有助于追蹤患者的健康狀況和治療過(guò)程，預(yù)測(cè)健康風(fēng)險(xiǎn)和改善醫(yī)療干預(yù)。主題名稱：生物信息學(xué)1.圖模式挖掘可用于構(gòu)建和分析生物網(wǎng)絡(luò)，包括蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以識(shí)別生物標(biāo)記物和疾病通路，促進(jìn)疾病機(jī)制的理解和藥物靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)。3.挖掘圖序列模式有助于研究生物過(guò)程的動(dòng)態(tài)變化和突變的影響。圖序列模式挖掘應(yīng)用主題名稱：金融風(fēng)控1.圖模式挖掘可用于識(shí)別金融交易中的欺詐和洗錢行為，監(jiān)測(cè)可疑活動(dòng)和異常模式。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以揭示金融市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)因素和關(guān)聯(lián)關(guān)系，為投資決策和風(fēng)險(xiǎn)管理提供依據(jù)。3.挖掘圖序列模式有助于預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)的趨勢(shì)和波動(dòng)，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和應(yīng)對(duì)能力。主題名稱：交通運(yùn)輸1.圖模式挖掘可用于優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別擁堵熱點(diǎn)和瓶頸，改善交通流。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)可以識(shí)別交通事故的成因和影響因素，提升道路安全和交通管理。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)化圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)化頻繁項(xiàng)集枚舉優(yōu)化1.采用Apriori算法的剪枝策略，僅枚舉滿足支持度要求的項(xiàng)集。2.利用FP-growth樹(shù)結(jié)構(gòu)，以層級(jí)的方式生成候選項(xiàng)集，有效減少頻繁項(xiàng)集生成時(shí)間。3.使用閉項(xiàng)集挖掘技術(shù)，僅挖掘頻繁且不可進(jìn)一步擴(kuò)展的項(xiàng)集，降低冗余計(jì)算。關(guān)聯(lián)規(guī)則生成優(yōu)化1.采用ECLAT算法，通過(guò)分治和回溯策略快速生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.基于代價(jià)度量，優(yōu)先生成置信度高的關(guān)聯(lián)規(guī)則，提高挖掘效率。3.利用關(guān)聯(lián)規(guī)則合并技術(shù)，將相似或互補(bǔ)的關(guān)聯(lián)規(guī)則合并為更一般的規(guī)則，增強(qiáng)規(guī)則的泛化性。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)化關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)價(jià)優(yōu)化1.除了考慮經(jīng)典的置信度和支持度，還引入諸如提升度、卡方檢驗(yàn)和聚類等指標(biāo)，全面評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量。2.使用統(tǒng)計(jì)抽樣技術(shù)，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，在保證準(zhǔn)確性的前提下提高挖掘速度。3.采用并行化算法，將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，在多核處理器或分布式環(huán)境下同時(shí)進(jìn)行，大幅縮短挖掘時(shí)間。算法參數(shù)優(yōu)化1.針對(duì)最小支持度和最小置信度等算法參數(shù)，使用網(wǎng)格搜索、粒子群優(yōu)化或貝葉斯優(yōu)化等技術(shù)，自動(dòng)尋找最優(yōu)參數(shù)配置。2.根據(jù)數(shù)據(jù)集特征和挖掘需求，動(dòng)態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，以提升算法效率和關(guān)聯(lián)規(guī)則質(zhì)量。3.采用自適應(yīng)策略，根據(jù)挖掘過(guò)程中的結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整算法參數(shù)，確保規(guī)則挖掘的穩(wěn)定性和魯棒性。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)化算法并行化1.利用MapReduce框架或Spark等分布式計(jì)算平臺(tái)，將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)分解為可并行執(zhí)行的子任務(wù)。2.采用消息傳遞接口（MPI）或分布式鎖等機(jī)制，協(xié)調(diào)并行挖掘過(guò)程中的數(shù)據(jù)交換和同步。3.針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，使用數(shù)據(jù)分片和負(fù)載均衡技術(shù)，優(yōu)化并行挖掘性能。算法集成1.結(jié)合多種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)算法集成提高挖掘準(zhǔn)確性和覆蓋面。2.使用元算法或貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，將不同的挖掘結(jié)果融合起來(lái)，生成更可靠和全面的關(guān)聯(lián)規(guī)則集。3.采用多維度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，從不同角度挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，豐富規(guī)則挖掘的維度和應(yīng)用場(chǎng)景。圖挖掘模式挖掘的未來(lái)方向圖挖掘中的模式挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)圖挖掘模式挖掘的未來(lái)方向主題名稱：大規(guī)模圖挖掘1.隨著數(shù)據(jù)集和圖形的不斷增長(zhǎng)，需要開(kāi)發(fā)高效算法和優(yōu)化技術(shù)來(lái)處理大規(guī)模圖挖掘任務(wù)。2.分布式和并行計(jì)算技術(shù)將發(fā)揮至關(guān)重要的作用，允許在大型計(jì)算集群上分布和處理圖形數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)壓縮、存儲(chǔ)和索引方法需要?jiǎng)?chuàng)新，以優(yōu)化大規(guī)模圖挖掘過(guò)程的效率和有效性。主題名稱：異構(gòu)圖挖掘1.異構(gòu)圖包含不同類型的節(jié)點(diǎn)和邊，需要開(kāi)發(fā)新的模式挖掘算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)技術(shù)來(lái)處理這種復(fù)雜性。2.跨異構(gòu)圖的關(guān)系識(shí)別和推理對(duì)于理解不同領(lǐng)域之間的聯(lián)系至關(guān)重要。3.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)將使從異構(gòu)圖中提取更豐富和可操作的知識(shí)成為可能。圖挖掘模式挖掘的未來(lái)方向主題名稱：動(dòng)態(tài)圖挖掘1.圖數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移而不斷變化，需要算法能夠?qū)崟r(shí)或近實(shí)時(shí)地處理動(dòng)態(tài)圖。2.事件檢測(cè)、流挖掘和時(shí)間序列分析技術(shù)需要適應(yīng)不斷變化的圖結(jié)構(gòu)。3.動(dòng)態(tài)圖挖掘?qū)τ谄墼p檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全和社交網(wǎng)絡(luò)分析等應(yīng)用至關(guān)重要。主題名稱：深度學(xué)習(xí)圖挖掘1.深度學(xué)習(xí)模型在模式識(shí)別和知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了顯著進(jìn)展，可以應(yīng)用于圖數(shù)據(jù)。2.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）和圖注意力機(jī)制（GATs）等技術(shù)允許提