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2009 | OriginalPaper | Chapter

Discovering Emerging Graph Patterns from Chemicals

Authors : Guillaume Poezevara, Bertrand Cuissart, Bruno Crémilleux

Published in: Foundations of Intelligent Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Emerging patterns are patterns of a great interest for characterizing classes. This task remains a challenge, especially with graph data. In this paper, we propose a method to mine the whole set of frequent emerging graph patterns, given a frequency threshold and an emergence threshold. Our results are achieved thanks to a change of the description of the initial problem so that we are able to design a process combining efficient algorithmic and data mining methods. Experiments on a real-world database composed of chemicals show the feasibility and the efficiency of our approach.

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Metadata
Title
Discovering Emerging Graph Patterns from Chemicals
Authors
Guillaume Poezevara
Bertrand Cuissart
Bruno Crémilleux
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04125-9_8

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