摘要：传统挖掘频繁子图的方法，不论是基于Aprior的还是基于FP-增长的，均采用自底向上的挖掘方法，该方法需要多次迭代和判断子图同构，大大降低了算法的效率。为解决传统频繁子图挖掘方法中存在的问题，提出一种新的基于自顶向下的挖掘最大频繁子图的算法。首先定义标号图的属性信息，并基于标号图属性信息定义进而提出判断图同构的必要条件，从而减少同构的判断次数，提高算法的效率；其次，在挖掘过程中利用图的对称性质标识对称的顶点，从而减少不必要的删除操作及冗余图的存储；最后，实验证明，该算法优于现有最大频繁子图挖掘算法，且不丢失任何模式和有用信息。

关键词：最大频繁子图 自顶向下 图同构 对称性 树结构 

单位：河北联合大学迁安学院 河北迁安064400