在许多领域的论文中，特别是生物和计算机类论文中，motif很常见，motif是什么意思？ 本文通过最原始的论文《Network Motifs: Simple Building Blocks of Complex Networks》介绍了motif的经过，包括检验方法和复杂网络所体现的本质含义。
论文地址： Network Motifs—— 《Science》
motifs旨在发现“小世界现象”和“scale-free网络”等复杂网络特征背后的机制。 本文提出了一种检测网络motifs的算法，该方法适用于大多数网络。
motifs定义
网络为有向，并且假设它拥有许多潜在的n-node subgraphs。 motifs是与随机网络相比出现次数多的n-node subgraph结构。
检测方法
构建用于比较的随机网络。 注意二，一是其上的每个节点具有与实际网络相同的特性。 也就是说，每个节点的进入度和退出度与真实网络中相应的节点相同。 二是生成具有相同(n-1 )-node的子图结构，使得motif由于子模式的重要性而不重要。 (此处的绕圈子是生成与原始网络数量相同的(n-1 )-node结构，以便您检测到的motifs具有统计意义。 ）
此图中的红色虚线表示feedforward loop motif模式在现实网络中出现了5次，而在随机图中出现的次数较少。
因此，为了便于统计，"network motifs"为【随机图表中出现的次数在实际网络中的次数以上】的概率为截止点(cutoff value ) P=0.001。 (这里理解为motifs在现实网络中出现的概率很高)
算法在几个网络上的实验结果
下面是算法的应用，最左边一栏是不同的网络，右边三栏是挖掘出的频繁的motifs结构。
转录基因网络食物网神经网络电路网络www3358www.Sina.com/
结论并不重要。 也就是说，从具有相同特征的网络中提取的motifs也是一样的。 主要看提取的motifs的结构吧。
结论
也适用于小数据集，对错误数据不敏感。