gSpan 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

gSpan 项目的目录结构如下：

gSpan/
├── data/
│   ├── example_data.txt
│   └── README.md
├── src/
│   ├── gSpan.py
│   ├── utils.py
│   └── README.md
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── README.md
├── tests/
│   ├── test_gSpan.py
│   └── README.md
├── README.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 存放示例数据文件，例如 example_data.txt，用于测试和演示 gSpan 的功能。
• src/: 包含项目的核心代码，其中 gSpan.py 是主要的算法实现文件，utils.py 包含一些辅助函数。
• config/: 存放项目的配置文件，例如 config.yaml，用于配置算法参数。
• tests/: 包含项目的测试代码，例如 test_gSpan.py，用于确保代码的正确性。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息、安装步骤和使用说明。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件是 src/gSpan.py。这个文件包含了 gSpan 算法的主要实现。通过运行这个文件，可以启动 gSpan 算法并处理输入数据。

启动方式

python src/gSpan.py

主要功能

• 数据加载: 从指定路径加载数据文件。
• 算法执行: 执行 gSpan 频繁子图挖掘算法。
• 结果输出: 将挖掘到的频繁子图输出到指定文件或标准输出。

3. 项目配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/config.yaml。这个文件用于配置 gSpan 算法运行时的参数。

配置文件内容

# 数据文件路径
data_file: "data/example_data.txt"

# 输出文件路径
output_file: "output/frequent_subgraphs.txt"

# 最小支持度阈值
min_support: 0.5

# 其他参数
max_edges: 10

配置项说明

• data_file: 指定输入数据文件的路径。
• output_file: 指定输出文件的路径，用于存储挖掘到的频繁子图。
• min_support: 设置最小支持度阈值，用于筛选频繁子图。
• max_edges: 设置最大边数，限制挖掘的子图大小。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活调整 gSpan 算法的运行行为。

总结

本教程介绍了 gSpan 项目的目录结构、启动文件和配置文件。通过了解这些内容，您可以更好地理解和使用 gSpan 项目进行频繁子图挖掘。