1、圖模式挖掘是近年來數(shù)據挖掘界的一個熱點問題，它在很多領域如Web挖掘，分子結構分析，生物信息學等有廣闊的應用前景。本文在分析已有基于Apriori的圖模式挖掘算法基礎上，提出了基于先同分后異構思想的圖模式挖掘算法，它有效地提高了圖模式挖掘的效率。　　為了改善權威資源分析的質量，本文把圖模式挖掘理論應用到Web鏈接結構分析中，提出了基于圖模式挖掘的權威資源分析方法，它首先基于RandomWalk聚類思想對搜索引擎搜索結果擴展得到的主題相

2、關頁面根據頁面間的相似度進行了分組，然后利用頻繁結構挖掘思想從每個分組里找出頻繁出現(xiàn)的結構，并對這些結構進行一定的篩選，找出最具代表性的結構作為我們所求的權威資源。該方法不必使用內容分析就能改善權威資源分析的質量，減少主題漂移；而且能在發(fā)現(xiàn)主流行權威社區(qū)的同時，發(fā)現(xiàn)次流行社區(qū)，減少主題遺失。　　最后，基于上面的技術，本文設計和實現(xiàn)了權威資源搜索的原型系統(tǒng)ARSS，它以Java為開發(fā)工具，實現(xiàn)了主題相關頁面信息的收集，權威資源的分析和表