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===mfinder 算法===

===mfinder 算法===

'''mfinder'''是第一个模体挖掘工具，它主要有两种模体查找算法：完全枚举 full enumeration 和采样方法 sampling method。直到2004年，用于NM检测的唯一精确计数方法是Milo等人提出的暴力穷举方法。<ref name="mil1" />该算法成功地发现了小规模的模体，但是这种方法甚至对于发现规模为5个或6个的模体在计算上都不可行的。因此，需要一种解决该问题的新方法。

mfinder是第一个模体挖掘工具，它主要有两种模体查找算法：完全枚举 full enumeration 和采样方法 sampling method。直到2004年，用于NM检测的唯一精确计数方法是Milo等人提出的暴力穷举方法。<ref name="mil1" />该算法成功地发现了小规模的模体，但是这种方法甚至对于发现规模为5个或6个的模体在计算上都不可行的。因此，需要一种解决该问题的新方法。

! Mavisto

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!rowspan="1"|数据: 图 <math>G</math>, 目标模式规模 <math>t</math>, 频率概念 <math>F</math>。<br>

!rowspan="1"|数据: 图 <math>G</math>, 目标模式规模 <math>t</math>, 频率概念 <math>F</math>。结果: 以最大频率设置大小为 <math>t</math>的模式 <math>R</math>.<br>

结果: 以最大频率设置大小为 <math>t</math>的模式 <math>R</math>.<br>

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|rowspan="20"| <math>R \leftarrow \Phi , f_{max}\leftarrow 0</math><br>

|rowspan="20"| <math>R \leftarrow \Phi , f_{max}\leftarrow 0</math><br>

[[File:ESU-Tree.jpg|thumb|图（a）大小为5的目标图，图（b）深度为k的ESU树，与目标图中大小为3的子图的提取相关。叶子对应于目标图（a）的集合S3或所有大小3诱导子图。ESU树中的节点包括两个相邻的集合，第一个集合包含称为SUB的相邻节点，第二个名为EXT的集合保存与至少一个SUB节点相邻且其数字标签大于SUB节点的所有节点标签。该算法利用EXT集扩展SUB集，直到达到所需的子图大小为止，该子图大小位于ESU-Tree（或其叶）的最低级别。]]

[[File:ESU-Tree.jpg|thumb|图（a）大小为5的目标图，图（b）深度为k的ESU树，与目标图中大小为3的子图的提取相关。叶子对应于目标图（a）的集合S3或所有大小3诱导子图。ESU树中的节点包括两个相邻的集合，第一个集合包含称为SUB的相邻节点，第二个名为EXT的集合保存与至少一个SUB节点相邻且其数字标签大于SUB节点的所有节点标签。该算法利用EXT集扩展SUB集，直到达到所需的子图大小为止，该子图大小位于ESU-Tree（或其叶）的最低级别。]]

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! ESU子图搜索算法(FANMOD软件实现)

! ESU子图搜索算法(FANMOD软件实现)