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传统的图挖掘算法应用到生物数据上有其局限性。根据生物网络的特性，通过引入相对支持度的概念，提出了一种解决数据样本间不平衡性的频繁子图挖掘算法——IFS算法。通过对真实的蛋白质互作网络进行处理，证明该算法是可行的。
解决数据样本不平衡性的频繁子图挖掘算法
【摘 要】
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传统的图挖掘算法应用到生物数据上有其局限性。根据生物网络的特性，通过引入相对支持度的概念，提出了一种解决数据样本间不平衡性的频繁子图挖掘算法——IFS算法。通过对真实
【机 构】
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西北工业大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年36期
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60703105）,西北工业大学研究生创新实验中心项目（the Graduate Innovation Lab Center Program of NWPU under Grant No.07052）.
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