论文研究基于元学习的分布式挖掘频繁闭合模式算法研究.pdf

近似频繁模式衍生于频繁模式，综合了频繁项集与频繁子图的特点。针对该模式的研究集中在无标签图上，其应用场景主要为社交网络、语义网络、智能电网等。近似频繁模式挖掘过程同时涉及频繁项集挖掘和频繁子图挖掘，因

研究了具有相同结构的超混沌系统的反同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和自适应控制方法，给出了系统参数不确定时系统反同步的自适应控制律；通过对超混沌LV系统的数值仿真，验证了提出方案的有效性。

遍历模式数据挖掘方法已经在多种应用中被提出，传统的遍历模式挖掘仅仅考虑了非加权遍历。为解决加权遍历模式挖掘问题,首先提出了一种从EWDG（边加权有向图）到VWDG（顶点加权有向图）的变换模型；基于这种

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