题目：活化数据实体关联关系发现方法的研究与实现

随着信息技术的不断发展，人们已经可以通过许多不同的方式很方便地对数据进行收集，这就导致已有的数据集不论是在规模还是复杂性方面都有较快增长，人们对数据进行分析和处理的方式也因此发生了变化。数据活化是近年来被提出的一种新型的数据组织与处理技术，它能够使系统更加灵活高效地完成大规模数据集中的数据查询与处理任务。在数据活化的概念中，数据被组织成为一组数据实体，这些实体之间并不是相互独立的，而是以类似于复杂网络的形式组织在一起，网络中的节点代表各种各样的实体，网络中的边代表实体间存在的关联关系。发现不同实体之间的关联关系是数据活化中一项十分重要的任务，可以用于优化数据的存储和管理，提高分析和查询的效率。

图是一种十分常见的数据表示方式，可以清晰的展示出实体之间存在的各种关联关系，图模型已经被应用于许多不同的领域之中。本文结合图论中的相关知识，研究了数据实体之间的关联关系发现问题，主要研究内容包括以下几点：

首先，论文对实体间关联关系发现技术进行了深入研究，介绍了关联关系发现的相关概念以及应用场景，并详细描述了主要的关联关系发现算法，包括FDS和CEPS，同时指出了这些算法中存在的不足。

其次，通过结合实体的重要性，论文提出了一种新的数据实体亲密度的定义与计算方法，这种方法同时考虑了实体间交互操作与实体重要性两种影响因素。不同的数据实体间可能通过不同的方式发生各种各样的交互操作，这些交互操作的频率可以反映出两种数据实体之间的亲密程度，除此之外，实体本身的重要性也会对实体之间的亲密度产生影响。结合这两种影响因素，本文对重启型随机游走算法进行了改进，使之能够得到更加准确的亲密度计算结果。

最后，针对子图中存在的信息丢失现象，论文提出了一种结合连通路径转移概率的子图信息量度量函数，设计并实现了用于发现多个数据实体之间关联关系的方法，该方法能够提取出满足条件且使子图度量函数最大化的连通子图。

论文在真实数据集中完成了对算法的实验和分析，实验结果表明，本文所提出的关联关系发现方法具有很好的执行效率与正确性，能够发现多个实体间紧密的联系方式。