基于簇核心的XML结构聚类方法

摘要：

随着XML技术的不断应用和推广,XML结构聚类技术在XML管理与挖掘中扮演着重要角色.针对目前XML结构聚类算法聚类不准确、效率低、对数据输入次序敏感的不足,提出簇核心的概念,并指出在动态环境下,对簇核心加以正确维护可以支持增量式聚类,在此基础上设计了一套有效的XML结构聚类算法COXClustering,该算法涵盖静态聚类和增量式聚类,静态聚类提取子树作为特征合理反映XML结构之间的相似性,并利用簇核心快速分类的特点提高聚类效率,利用簇核心正交的特点降低对数据输入次序的敏感性；增量式聚类根据当前增加的XML文档动态调整簇核心,从而自适应地指导增量式聚类.理论分析和实验表明该算法静态聚类效率高、聚类质量好、能够有效屏蔽输入次序的敏感性,增量式聚类将聚类速度大幅度提升,聚类质量接近静态聚类质量.

关键词：XML结构聚类、簇核心、特征关联度、输入次序敏感性、增量式聚类

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60172012

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：2161-2176