XML大数据聚类集成：算法优化与性能提升

《计算机研究 - XML聚类集成研究》是一篇深入探讨XML数据集聚类集成的学术论文。XML（Extensible Markup Language）作为一种广泛应用于互联网数据交换的标准，其数据结构复杂且通常包含大量信息。论文关注的是如何有效地处理大规模XML数据的聚类问题，这在实际应用中尤为重要，如搜索引擎优化、信息检索和数据分析等领域。 首先，文章强调了XML聚类集成的重要性，因为它能够处理数据集中的噪声和孤立点，提供更好的聚类结果，相比于单一的XML聚类算法，集成方法在复杂数据集中更具优势。集成算法通常涉及对原始数据进行多次学习和融合，以提高聚类的稳定性和准确性。 针对小规模XML数据的聚类集成，作者提出了基于量子遗传算法的解决方案。这种算法利用遗传算法的搜索能力和量子计算的思想，优化了XML文档之间的相似度计算，提高了聚类的质量和精度，相较于传统方法有显著提升。 对于大规模XML数据，论文特别关注效率和性能。作者设计了一种并行AP传播的XML大数据聚类集成方案。该方案首先对XML数据进行预处理，包括清洗、划分和抽取关键子结构。接着，通过随机子空间分类器并行处理抽取的子树，构建出不同特征的训练子集，再利用并行Lanczos-QR算法进行特征值分解，实现高维数据的降维。这个过程利用了系统能量理论，通过优化的能量模型进行并行近邻传播，以找到最优的样本集聚类组合。 论文的关键技术包括随机子空间分类器、并行Lanczos-QR算法以及基于系统能量的并行AP算法。这些方法不仅提升了处理大规模XML数据的能力，而且在实验中显示出明显优于其他聚类算法的性能，尤其是在处理噪声多、分布不均的大数据集时，聚类效果更为显著。 总结来说，这篇论文对XML聚类集成的研究覆盖了从理论方法设计到实践应用的全过程，不仅提升了聚类的精确性和鲁棒性，还为处理现代大规模XML数据提供了有效的策略和工具，具有较高的学术价值和实际应用前景。