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→FPF (Mavisto)算法
Schreiber和Schwöbbermeyer <ref name="schr1" />提出了一种称为灵活模式查找器（FPF）的算法，用于提取输入网络的频繁子图，并将其在名为Mavisto的系统中加以实现。<ref name="schr2">{{cite journal |vauthors=Schreiber F, Schwobbermeyer H |title=MAVisto: a tool for the exploration of network motifs |journal=Bioinformatics |volume=21 |issue=17|pages=3572–3574 |year=2005 |doi=10.1093/bioinformatics/bti556|pmid=16020473 |doi-access=free }}</ref> 他们的算法利用了向下闭包特性，该特性适用于频率概念<math>F_{2}</math>和<math>F_{3}</math>。向下闭包性质表明，子图的频率随着子图的大小而单调下降；但这一性质并不一定适用于频率概念<math>F_{1}</math>。FPF算法基于模式树（见右图），由代表不同图形（或模式）的节点组成，其中每个节点的父节点是其子节点的子图；换句话说，每个模式树节点的对应图通过向其父节点图添加新边来扩展。
Schreiber和Schwöbbermeyer <ref name="schr1" />提出了一种称为灵活模式查找器（FPF）的算法，用于提取输入网络的频繁子图，并将其在名为Mavisto的系统中加以实现。<ref name="schr2">{{cite journal |vauthors=Schreiber F, Schwobbermeyer H |title=MAVisto: a tool for the exploration of network motifs |journal=Bioinformatics |volume=21 |issue=17|pages=3572–3574 |year=2005 |doi=10.1093/bioinformatics/bti556|pmid=16020473 |doi-access=free }}</ref> 他们的算法利用了向下闭包特性，该特性适用于频率概念<math>F_{2}</math>和<math>F_{3}</math>。向下闭包性质表明，子图的频率随着子图的大小而单调下降；但这一性质并不一定适用于频率概念<math>F_{1}</math>。FPF算法基于模式树（见右图），由代表不同图形（或模式）的节点组成，其中每个节点的父节点是其子节点的子图；换句话说，每个模式树节点的对应图通过向其父节点图添加新边来扩展。
[[Image:The_pattern_tree_in_FPF_algorithm.jpg|right|thumb|''FPF算法中的模式树展示''.<ref name="schr1" />]]
[[Image:The_pattern_tree_in_FPF_algorithm.jpg|right|thumb|''FPF算法中的模式树展示''.<ref name="schr1" />]]