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第1章 绪论1

1.1 图学习的目的1

1.2 图学习的应用领域4

1.3 子结构发现的研究现状6

1.3.1 子结构发现所属的研究领域6

1.3.2 子结构发现的发展历程8

1.4 本书内容安排10

1.5 本章小结12

参考文献13

第2章 子结构发现与Subdue系统17

2.1 图的基本概念17

2.1.1 图与带标签的图17

2.1.2 度、路径、连通图19

2.1.3 图同构、子图同构19

2.2 图匹配22

2.2.1 精确图匹配22

2.2.2 不精确图匹配24

2.3 子结构发现问题描述27

2.3.1 子结构及实例27

2.3.2 MDL与子结构的评价29

2.3.3 子结构的扩展30

2.3.4 子结构发现的作用和意义31

2.4 Subdue系统32

2.4.1 Subdue系统简介32

2.4.2 Subdue子结构发现算法的伪码描述33

2.4.3 图数据的组织与表示34

2.4.4 图概念学习40

2.4.5 图聚类43

2.5 本章小结47

参考文献48

第3章 进化算法与EPSD进化子结构发现算法50

3.1 什么是进化算法50

3.1.1 最优化问题51

3.1.2 从进化论和遗传变异理论到进化算法53

3.1.3 进化算法的特点55

3.2 进化算法的四种典型范式和一般框架58

3.2.1 遗传算法58

3.2.2 进化策略59

3.2.3 进化规划59

3.2.4 遗传规划60

3.2.5 进化算法的一般框架61

3.3 进化算法的各个组成部分及实例62

3.3.1 表示和编码62

3.3.2 评价函数67

3.3.3 种群和多样性67

3.3.4 选择68

3.3.5 交叉和变异70

3.3.6 种群初始化和算法终止条件73

3.3.7 进化算法运行示例74

3.4 EPSD进化子结构发现算法78

3.4.1 个体的表示78

3.4.2 适应值评价78

3.4.3 种群初始化78

3.4.4 变异79

3.4.5 选择与精英保留79

3.4.6 EPSD伪码描述79

3.4.7 实验结果与分析79

3.5 本章小结82

参考文献83

第4章 混合进化算法与混合进化子结构发现85

4.1 混合进化算法设计85

4.1.1 什么是混合进化算法85

4.1.2 爬山算法、梯度下降法和模拟退火算法简介86

4.1.3 为什么要混合92

4.1.4 混合进化算法的分类94

4.1.5 混合进化算法的理论模型94

4.1.6 局部搜索算法的使用频率和使用强度97

4.1.7 混合进化计算的发展现状97

4.2 基于混合进化计算的子结构发现算法98

4.2.1 染色体的表示98

4.2.2 种群的初始化101

4.2.3 适应值函数、选择和精英保留101

4.2.4 变异101

4.2.5 交叉106

4.2.6 算法的伪码描述109

4.3 实验结果与分析111

4.3.1 HEASD与EPSD实验结果对比与分析111

4.3.2 单标签扩展与Subdue扩展性能对比112

4.3.3 混合算法的有效性验证113

4.4 本章小结115

参考文献116

第5章 基于带状态回溯个体的混合进化子结构发现120

5.1 子结构查找的单向性121

5.2 可回溯的混合进化子结构发现算法124

5.2.1 回溯法的基本原理和机制124

5.2.2 HEASDBT基本思想130

5.2.3 染色体的表示133

5.2.4 种群的初始化134

5.2.5 适应值、选择和精英保留134

5.2.6 变异134

5.2.7 交叉136

5.2.8 及时去掉种群中没有潜力的个体和重新初始化138

5.2.9 算法的伪码描述140

5.3 实验结果与分析142

5.3.1 HEASDBT与EPSD实验结果对比与分析142

5.3.2 回溯的有效性验证144

5.4 本章小结145

参考文献146

第6章 基于个体协同的混合进化子结构发现147

6.1 子结构查找的瓶颈——实例丢失148

6.2 带全部实例的混合进化子结构发现算法151

6.2.1 染色体的表示151

6.2.2 个体的评价152

6.2.3 HEASDFI的其他组成部分152

6.2.4 HEASDFI的实验结果与分析152

6.3 基于个体协同的混合进化子结构发现算法158

6.3.1 个体协同算子158

6.3.2 一种新的多样性保持方案165

6.3.3 算法的伪码表示167

6.3.4 HEASDCI的实验结果与分析167

6.4 本章小结173

参考文献174

第7章 应用研究176

7.1 在信息与计算科学学科建设中的应用176

7.1.1 问题的背景176

7.1.2 数据的收集与表示177

7.1.3 调整子结构评价方法以偏置查找177

7.1.4 挖掘的结果及分析应用178

7.2 在区域经济研究中的应用179

7.2.1 引言179

7.2.2 数据的收集与预处理179

7.2.3 条件挖掘183

7.2.4 挖掘的结果及分析184

7.3 子结构发现在地震数据分析中的应用185

7.3.1 地震数据库描述185

7.3.2 地震数据的图表示185

7.3.3 子结构发现过程及结果187

7.3.4 判定地震的活动性188

7.4 子结构发现在反恐中的应用190

7.4.1 模拟数据集描述191

7.4.2 学习有威胁的活动模式191

7.4.3 学习有威胁组织的结构模式193

7.4.4 学习有威胁组织的通信模式195

7.5 本章小结196

参考文献196

附录一 实验的软硬件环境198

附录二 实验图数据集199