- 文献综述（或调研报告）：
摘要
链接数据（linked data）(即下文中的图数据)通常被认为是语义网上使用URI（Uniform Resource Identifier）和RDF（Resource Description Framework）来展示、分享和连接数据的最佳实践。在针对链接数据的各种研究与应用中，发掘数据中的链接模式（link pattern）是非常受人瞩目的一个研究方向。近年来，已经有大量出版文献专注于高效和大规模的频繁模式（Frequent Pattern）的挖掘技术的研究，然而，随着目前各种应用领域产生或者应用的数据集的规模都在急速地增长，传统的模式挖掘算法或者它们的改进型在处理大量的中间结果和输出结果模式时显得有些力不从心。因为受到当下物理计算机性能的限制，针对整个大型图数据的频繁模式挖掘算法很可能在运行过程中产生内存溢出等类似错误。
本课题分析了链接数据挖掘的几个基本问题，梳理了其发展历史中的重要算法，并指明了一些亟待解决的问题，最后规划了课题实现的软硬件框架和方案设计。
关键词：频繁模式挖掘 图数据
1 引言
1.1 基本定义
标记图（labeled graph）
如图-1，，其中，V是顶点的集合，E是连接了两个顶点的边的集合，是顶点相关联的标记的集合，是边相关联的标记的集合。当任意两个顶点间都存在边时，我们称G是连通的。一个图的大小由其包含的边的数量决定，在本例中G为4-edge graph。
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