Abstract Graph pattern mining becom

Abstract Graph pattern mining becomes increasingly crucial to applications in a variety of domains including bioinformatics, cheminformatics, social network analysis,
computer vision and multimedia. In this chapter, we first examine the existing frequent subgraph mining algorithms and discuss their computational bottleneck. Then
we introduce recent studies on mining various types of graph patterns, including significant, representative and dense subgraph patterns. We also discuss the mining tasks
in new problem settings such as a graph stream and an uncertain graph model. These
new mining algorithms represent the state-of-the-art graph mining techniques: they
not only avoid the exponential size of mining result, but also improve the applicability
of graph patterns significantly

Results (Vietnamese) 1:

Trừu tượng biểu đồ mô hình khai thác trở nên ngày càng quan trọng đối với các ứng dụng trong một loạt các lĩnh vực bao gồm cả tin sinh học, cheminformatics, phân tích mạng xã hội,máy tính tầm nhìn và đa phương tiện. Trong chương này, chúng tôi đầu tiên xem xét các thuật toán khai thác mỏ gọn thường xuyên sẵn có và thảo luận của nút cổ chai tính toán. Sau đóchúng tôi giới thiệu các nghiên cứu gần đây về khai thác các loại biểu đồ mô hình, bao gồm mô hình gọn đáng kể, đại diện và dày đặc. Chúng tôi cũng thảo luận về những nhiệm vụ khai thác mỏtrong cài đặt vấn đề mới như một dòng đồ thị và một mô hình đồ thị không chắc chắn. Đâythuật toán khai thác mới đại diện cho các nhà nước-of-the-nghệ thuật đồ thị kỹ thuật khai thác mỏ: họkhông chỉ tránh kích thước mũ của khai thác kết quả, mà còn cải thiện các ứng dụngcủa đồ thị mô hình một cách đáng kể

Results (Vietnamese) 2:

Trừu tượng khai thác mô hình đồ thị ngày càng trở nên quan trọng đối với các ứng dụng trong một loạt các lĩnh vực bao gồm tin sinh học, cheminformatics, phân tích mạng xã hội,
tầm nhìn máy tính và đa phương tiện. Trong chương này, trước tiên chúng ta xem xét các thuật toán khai thác đồ thị con thường xuyên hiện và thảo luận các nút cổ chai tính toán của họ. Sau đó,
chúng tôi giới thiệu các nghiên cứu gần đây về khai thác nhiều loại mô hình đồ thị, trong đó đáng kể, đại diện và các mẫu đồ thị con dày đặc. Chúng tôi cũng thảo luận về các nhiệm vụ khai thác mỏ
trong cài đặt vấn đề mới như một dòng đồ thị và một mô hình đồ thị không chắc chắn. Những
thuật toán khai thác mới đại diện cho các kỹ thuật đồ thị khai thác mỏ nhà nước-of-the-nghệ thuật: họ
không chỉ tránh được các kích thước theo cấp số nhân của kết quả khai thác, mà còn nâng cao khả năng ứng dụng
của mô hình đồ thị đáng kể