소셜 미디어의 등장으로 웹은 전 세계 개인의 의해 상호작용, 공유와 수많은 일상적인 활동을 수행하는 활기차고 생동감 넘치는 영역이 되고 있다. 소셜 미디어 마이닝은 소셜 관계에서 사용자가 생성한 콘텐츠를 마이닝하는 작업이다. 이러한 소셜 미디어 마이닝은 우리에게 새로운 기회를 제공한다. 유감스럽게도 소셜 미디어 데이터는 데이터 마이닝에 익숙한 기존의 데이터와 크게 다르다. 주로 사용자가 생성한 데이터는 엄청난 크기 외에도 다양한 사회적 관계로 잡음이 있고 구조화되지 않은 것들이다. 빈발 서브그래프 마이닝은 그래프 데이터베이스에서 탐색 데이터 분석을 위한 중요한 과제이며, 후보 셋 생성과 동형 테스트의 오버 헤드를 수반한다. 이 논문에서는 검색 공간을 감소시키고 동형 테스트의 오버헤드를 해결하기 위한 서브그래프 마이닝 고유벡터 중심성 접근법을 제안한다. 제안된 방법이 임계값을 반영하여 빈발 패턴의 수를 유지하여 효율적으로 빈발 서브그래프를 추출하는데 효과적임을 보여준다.
소셜 미디어의 등장으로 웹은 전 세계 개인의 의해 상호작용과 공유와 수많은 일상적인 활동을 수행하는 활기차고 생동감 넘치는 영역이 되고 있는 실정이다.