改进TreeMiner算法的XML文档结构相似度量

"基于TreeMiner算法的XML文档结构相似度量方法.pdf" 本文提出了一种新的XML文档结构相似度量方法，它利用TreeMiner算法来挖掘文档中的频繁子树，以此来解决传统方法在处理XML文档结构相似度时存在的问题。传统的距离编辑法在计算成本上较高，而路径匹配法则难以处理重复标签的情况。为了解决这些问题，该研究构建了一个名为“频繁结构向量模型”的检索模型。 在这个模型中，XML文档被表示为结构向量，并且引入了一个权重函数来量化各个结构元素的重要性。通过这种方法，能够更准确地捕捉到文档结构的相似性。此外，针对TreeMiner算法，研究者对其数据结构和挖掘程序进行了优化，使其更适应大规模XML文档数据集的结构挖掘需求。 实验结果显示，采用该方法计算的文档结构相似度具有高精度和准确率，这表明其在XML文档分析和比较中具有显著优势。该研究还提到了一些背景信息，如作者、研究资助项目以及相关的研究方向，比如Web数据管理、XML数据库、数据库应用、机器学习和信息工程等。 关键词强调了“频繁结构向量模型”、“嵌入子树”、“频繁子树”和“结构挖掘”这些核心概念。其中，“频繁结构向量模型”是用于表示和衡量XML文档结构的关键工具，而“嵌入子树”和“频繁子树”是TreeMiner算法在挖掘过程中关注的对象。结构挖掘则指代了整个过程，即通过算法从XML文档中提取并分析结构特征。 此研究对于XML数据的管理和比较有深远的影响，尤其是在大数据背景下，对于提升XML文档处理效率和准确性方面具有重要意义。通过改进TreeMiner算法，使得在处理大量XML文档时，能更快地找到相似结构，这对于XML数据库查询优化、信息检索、数据集成等多个领域都有实际应用价值。