李 洁

（马鞍山学院，安徽 马鞍山 243000）

0 引言

随着图数据频繁模式分布数据结构的发展，采用图数据频繁模式数据结构方法进行数据库构造，提高数据的存储和检测能力.在进行图数据频繁模式数据库设计中，需要进行图数据频繁模式挖掘，建立图数据频繁模式的挖掘模型.结合图模式结构分析方法，进行图数据频繁模式挖掘，研究图数据频繁模式挖掘方法在实现图数据频繁模式数据库设计和数据信息检测中具有重要意义［1］.对图数据频繁模式挖掘是建立在对图数据频繁项检测的基础上，采用闭频繁项特征分析方法，建立图数据频繁模式挖掘的图模式解耦模型.但传统方法进行图数据频繁模式挖掘的自适性不高，因此，提出了基于解耦概要图的图数据频繁模式挖掘算法.构建闭频繁项特征分析模型，以MySQL为数据库进行图数据频繁模式数据可视化系统构造［2］，实现图数据频繁模式挖掘.首先建立图数据频繁模式挖掘的模糊相关性融合模型，采用解耦概要图检测方法进行图数据频繁模式挖掘过程中的特征提取，其中，引入了关联规则进行数据的处理，以实现深度挖掘数据的信息，然后，提取图数据频繁模式的模糊属性特征，利用STARMA（1，1）统计分析模型，实现了寻优控制，建立图数据频繁模式挖掘的特征提取和分类模型，最后实验分析结果表明，本文方法能够在一定程度上提高图数据频繁模式挖掘能力.

1 图数据频繁模式……

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