XFP-tree驱动的XML结构优化重构策略：提升查询效率

本文主要探讨了"基于XFP-tree的XML结构重构策略"这一主题，由刘波、杨路明、翟学敏和邓云龙四位作者共同提出。随着海量XML文档资源的快速增长，其组织和查询效率无法满足日益增长的信息关联和服务请求的多样性需求。针对这一问题，他们设计了一种新颖的算法——频繁向量选择增量模式树(XFP-tree)，该算法以XML键为核心，通过对XML结构进行向量矩阵处理，利用投影频繁模式树技术，实现了对XML结构的动态优化，包括结构的分裂、合并、更改和取消，从而提升查询效率和保持结构的简洁性。 XFP-tree算法的关键在于构建XML键向量矩阵，通过对其中的频繁项集进行划分，并结合启发式策略和支持度阈值的设定，提高了算法的执行效率。与传统的关联算法相比，XFP-tree算法在实际应用中的有效性得到了验证，特别是在处理不同部门对同一信息记录的重构问题时，如实验室资产信息，通过重构能够简化查询过程，提高数据一致性。 本文的研究不仅解决了XML文档管理中的挑战，还为信息检索和数据挖掘提供了新的视角。它强调了XML键在处理大规模XML数据中的重要作用，以及向量矩阵和投影频繁模式树技术在结构优化中的实用价值。这篇论文为XML结构的高效管理和优化提供了一种创新且实用的方法，对于IT行业处理XML文档的组织、存储和查询有着重要的理论和实践意义。