AGM算法最早将Apriori思想应用到频繁子图挖掘中。AGM算法结构简单，以递归统计为基础，但面临庞大的图数据集时，由于存在子图同构的问题，在生成候选子图时容易产生很多冗余子图，使计算时间开销很大。基于AGM算法，针对候选子图生成这一环节对原算法进行改进，减少了冗余子图的生成，使改进后的算法在计算时间上具有高效性；测试了在不同最小支持度情况下改进方法的时间开销。实验结果表明改进算法比原算法缩短了计算时间，提高了频繁子图的挖掘效率。