Structural pattern mining merupakan data mining yang mencari informasi struktural dari structural database. Jelas, databasenya sangat berhubungan dengan graph. Pentingnya structural pattern mining dapat dilihat karena banyak sekali real world entity dapat dinyatakan dalam bentuk graph mulai dari relational database, molekul, networks, web, sampai proteomics. Berbagai representasi pengetahuan seperti sequence dan tree juga termasuk jenis graph. Karena itulah, area ini menjadi semakin penting saat ini. Beberapa disiplin ilmu seperti bioinformatika dan chem-informatics mulai memanfaatkan structural pattern mining untuk memperoleh deskripsi pola-pola data yang akan dianalisa.
Beberapa task structural pattern mining dapat dibaca pada posting Survey Link Mining.
Resource dan publikasi tentang structural pattern mining dapat dilihat pada [1].
Sedangkan [2], memberikan review tentang algoritma structural pattern mining yang dibagi menjadi kernels methods, molecular query methods, dan maximum common substructure methods bedasarkan sudut pandang molecular mining. Posting ini sangat menarik karena memberikan link ke source code, referensi, dan komentar tentang kelebihan algoritma-algoritma tersebut.

Referensi:
1. Homepage for Mining Structured Data. http://hms.liacs.nl/index.html
2. Mining Drug Space: Molecular Mining Review 2006. http://miningdrugs.blogspot.com/2007/01/molecule-mining-review-2006.html