Gracias a las posibilidades que ofrecen a la hora de representar información y la abstracción conceptual que permiten manejar, los grafos son ampliamente utilizados en investigaciones relacionadas con la informática. A medida que se fueron incrementando las aplicaciones de estas estructuras, la complejidad de los elementos a representar y el volumen de información manejado, aparece la necesidad de utilizar procesos eficientes para extraer información o patrones ocultos en esa gran masa de datos, por lo que se comienza a aplicar la minería de grafos. Dentro las técnicas de minería de grafos se encuentra la búsqueda de subgrafos frecuentes, utilizada para reconocer subestructuras comunes entre un conjunto de grafos. En los últimos años se han llevado a cabo varias investigaciones que resuelven este problema, generando algoritmos diversos aplicando distintos enfoques, entre los cuales se encuentran el FSG, FFSM, gSpan y GASTON. El objetivo de este artículo es analizar el comportamiento de estos algoritmos a través de distintos experimentos diseñados para identificar si existe un algoritmo superior al resto y, en caso de que no lo haya, poder definir en qué escenarios es más recomendable la elección de cada uno.
