XML检索结果的结构与内容相似性度量方法

"有效的XML检索结果的相似性度量 (2009年)" XML（可扩展标记语言）作为网络和科学应用中数据交换的标准格式，其管理和检索的重要性日益凸显。XML信息检索是数据库和信息检索研究领域的一个热点。在信息检索过程中，检索结果的组织是一个关键环节，而对这些结果的有效度量则是提升检索效率和准确性的关键技术。 刘喜平和万常选在2009年的《南京大学学报(自然科学)》第45卷第5期中，探讨了XML检索结果的相似性度量问题。他们提出了一种新的方法，结合结构和内容两个方面来衡量XML文档的相似性。这种方法旨在解决XML数据聚类和检索中的挑战。 在结构相似性度量方面，他们创新性地提出了纵向结构相似度和横向结构相似度两个概念。纵向结构相似度关注XML文档的层级关系，衡量节点在树状结构中的深度和顺序的相似性；横向结构相似度则侧重于同一层次节点的相对位置，比如兄弟节点之间的相似性。这两个度量方法分别考虑了XML结构的不同维度，提供了全面的结构相似性评估。 在内容相似度的计算上，作者引入了带有结构的内容模型。这个模型不仅考虑了XML节点的内容，还考虑了内容所在的位置信息，即结构上下文。通过这种模型，可以更精确地比较不同XML文档在内容层面的相似程度，尤其是在复杂的数据环境中。 论文通过实验验证了所提方法的有效性。实验分别在实际数据集和合成数据集上进行，结果显示，无论是结构相似度还是内容相似度，都能获得较高的准确性。这表明，该方法对于XML检索结果的聚类和组织具有显著的实用价值，有助于提高信息检索的准确性和用户体验。 这篇论文为XML信息检索提供了一种综合考虑结构和内容的相似性度量方法，对于XML数据管理和处理领域具有重要的理论和实践意义。通过这样的度量手段，可以更好地理解、组织和利用XML数据，推动XML检索技术的发展。