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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Minería de grafos : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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Como caso general de la minería de datos está la Minería de grafos,? esta consiste en localizar elementos o bien patrones representativos en un grafo, mas no es solo el localizar subestructuras que se repitan una y otra vez, sino asimismo es el proceso de identificar conceptos que describen a las estructuras más esenciales para una mejor interpretación de los datos. Una vez descubierta una estructura, puede utilizarse para facilitar el grafo original a través de el remplazo de la subestructura por un vértice que represente a la recién descubierta subestructura. Debido a que hay muchos fenómenos diferentes que pueden ser representados con grafos (ejemplo: una red de computadoras, redes sociales, la composición química de un factor, la estructura de una proteína, etcétera se hace esencial poder extraer información tácita de tales fenómenos.


Un grafo es una estructura compuesta por un conjunto de vértices V y un conjunto de aristas Y también en donde los elementos del conjunto de aristas Y también representan relaciones entre pares de vértices del conjunto V. En un grafo los vértices pueden representar a cualquier objeto al paso que las aristas representan la relación existente entre esos objetos.


Una de las labores primordiales de la minería de grafos es exactamente hallar patrones usuales en un grafo , este proceso se puede dividir en 2 labores fundamentales; hallar posibles patrones usuales (Generación de aspirantes) y hacer un recuento de frecuencia para esos patrones. Para generación de aspirantes existen 2 estrategias fundamentales:


A priori: Los algoritmos que usan esta estrategia precisan de una operación FUSION para unir 2 subgrafos y conseguir un subgrafo aspirante de tamaño mayor.


Crecimiento de patrones: En esta estrategia un grafo g puede ser extendido adicionándole una nueva arista y también. hay 2 formas de efectuar esta extensión en dependencia de que la arista este compuesta por 2 vértices de g(extensiones cerradas) o bien un vértice en g y uno nuevo (extensiones por vértice). El grafo que resulta de esta extensión se le acostumbra a decir que es hijo de g.


Una vez que se tienen los posibles patrones usuales solo queda hacer un recuento de la cantidad de veces que aparece este patrón en el grafo que se está minando y decidir si con esa cantidad de ocurrencia ese patrón es usual o bien no.


Una parte esencial de cualquier algoritmo de minería de datos (en un caso así la minería de grafo como caso en particular) es el criterio de evaluación. Este criterio se usa para determinar cuáles subgrafos del espacio de busca son relevantes y pueden ser considerados como una parte de los resultados. Hay un procedimiento basado en grafos que emplea el principio de longitud mínima (MDL) para valorar los subgrafos descubiertos, este procedimiento es conocido por Subdue. El principio MDL afirma que la mejor descripción del conjunto de datos es aquella que minimiza la longitud de la descripción del conjunto de datos. En el procedimiento basado en grafos el principio MDL se usa para determinar que tan bien un grafo comprime al grafo de entrada


Subdue es un sistema de aprendizaje relacional empleado para localizar subestructuras (subgrafos) que aparecen reiteradamente en la representación basada en grafos de bases de Datos. Cuando la base de datos está representada con grafos, Subdue busca la subestructura que mejor comprime al grafo usando el principioMDL. Tras hallar esta subestructura, Subdue comprime el grafo y puede iterar repitiendo este proceso. Subdue tiene la capacidad de efectuar un macheo impreciso que deja descubrir subestructuras con pequeñas alteraciones. Otra característica esencial de Subdue es que deja usar conocimiento anterior representado como subestructuras predefinidas.


Macheo Impreciso de Grafos?


Subdue tiene la capacidad de hallar subestructuras con ligeras diferencias en sus instancias. Estas diferencias pueden ser causa de estruendos o bien por la naturaleza de la información. Ciertas de estas pequeñas diferencias pueden ser un vértice auxiliar o bien uno mejor, una etiqueta diferente en un vértice, un arco que no existe en una instancia, etcétera La forma en que Subdue maneja el macheo impreciso es asignando un costo a cada diferencia que halla en la nueva instancia y lleva un registro del costo total de las diferencias de la nueva instancia respecto a la original. Si el costo es menor que un umbral (este umbral se da como factor),entonces se cree que la nueva instancia hace un macheo con la original. Se emplean reglas para asignar un costo a cada género de diferencia, estas reglas se ajustan conforme al dominio. El procedimiento de macheo de grafos está limitado a ser polinomial respecto al tamaño de los grafos que se equiparan.


Método de Búsqueda


Subdue emplea una busca limitada computacionalmente para localizar subestructuras. Una subestructura es un subgrafo contenido en el grafo de entrada. El algoritmo empieza con un solo vértice como subestructura inicial y en todos y cada iteración expande las instancias de aquella subestructura agregando un arco en todos y cada posible forma. De esta manera produce nuevas subestructuras que podrían considerarse para expansión. El procedimiento de busca asimismo puede sesgarse usando conocimiento anterior (ejemplo.subestructuras que pensamos que pueden existir en los datos, mas que deseamos estudiar con mayor detalle) dadas por el usuario. En un caso así, el usuario provee subestructuras de conocimiento anterior como entrada a Subdue. Subdue halla instancias de las subestructuras de conocimiento anterior en el grafo de entrada y sigue buscando extensiones de aquellas subestructuras.


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