FreqtTree：一种高效的XML数据频繁模式DOM树挖掘算法

"一种基于DOM树的XML数据频繁模式挖掘算法 (2006年) - 玄，吉根林，韦素云，鲍培明 - 南京航空航天大学学报，第38卷第2期，2006年4月" XML（eXtensible Markup Language）是一种用于标记数据的半结构化语言，广泛应用于数据交换、存储和表示。由于其层次结构的复杂性，对XML数据进行数据挖掘提出了新的挑战。传统的基于关系数据库的数据挖掘方法不适用于XML数据。本文针对这一问题，提出了一种名为FreqtTree的算法，该算法专注于基于DOM（Document Object Model）树的XML数据频繁模式挖掘。 DOM是一种将XML文档解析为树形结构的标准模型，每个节点代表XML文档的一个部分，如元素、属性或文本。FreqtTree算法首先将XML数据转换为DOM树，这是因为DOM树能够直观地反映XML数据的层次结构，便于后续的模式挖掘。 FreqtTree算法的核心是采用最右扩展技术。在构建频繁模式的过程中，它只在DOM树的最右分支上添加新节点来生成新的模式树。这种方法可以有效地减少候选模式的数量，因为大多数频繁模式往往出现在树的右侧。此外，算法还利用已知的频繁k-1模式来计算候选k模式的支持度，减少了对DOM树的遍历次数，从而提高了效率。 为了进一步优化性能，FreqtTree算法采用了增量式挖掘策略。这意味着在发现新频繁模式时，它会动态更新模式库，而无需重新遍历整个数据集。这种策略在处理大型XML数据集时尤为有用，因为它避免了重复计算，显著降低了计算复杂性。 在性能验证方面，研究人员使用多组数据对FreqtTree算法进行了测试，并将其与现有的其他XML数据挖掘算法进行了比较。实验结果证明，FreqtTree算法不仅能够有效地找出XML数据中的频繁模式，而且在时间和空间效率上都表现优秀，证实了算法的可行性和实用性。 总结来说，FreqtTree算法通过DOM树的建模和最右扩展策略，为XML数据频繁模式挖掘提供了一种有效的方法。它的增量式挖掘特性以及对已知频繁模式信息的利用，使其在处理半结构化数据时表现出较高的效率。这项工作对于XML数据挖掘领域的理论研究和实际应用都具有重要意义。