粒子群算法优化XML数据清洗：新方法与性能提升

该篇论文《融合粒子群算法改进XML智能数据清洗策略》由刘波、杨路明和邓云龙等人合作撰写，发表于中南大学信息学院和江南大学，探讨了在XML数据清洗领域的一个关键问题。传统的XML数据清洗方法因检测复杂性和灵活性不足而面临挑战。作者试图通过创新性的思路，即合理组合XML键、引入粒子群算法和隐马尔可夫模型的信息抽取策略，来设计一种新型的数据清洗方法。 首先，XML键是文中提及的基础元素，它们在数据清洗过程中起着关键作用，通过优化XML键的处理方式可以提高数据清洗的效率。粒子群算法是一种模拟生物群体行为的优化算法，在这里被用来提升数据并行检测的效率，通过改进算法，它具备更强的自适应学习能力和更低的计算量，从而实现更快的操作速度。 隐马尔可夫模型在信息抽取中扮演着决策支持的角色，结合粒子群算法，有助于更好地识别和处理XML中的模式和重复信息，减少冗余和错误数据。此外，论文还对比了国内外已有的研究成果，如郑仕辉的XML重复记录检测方法、陈伟的XML重复数据清理策略，以及陆凤霞、周项敏和葛宏伟等人在XML处理方面的贡献，这些研究为本文的工作提供了丰富的背景和参考。 论文的核心贡献在于提出了一种新的数据清洗框架，旨在直接从Web页面提取和清洗XML内容，这对于基于XML的数据挖掘具有实际价值。这种方法不仅提高了数据清洗的精度和效率，还为大规模XML文档集的挖掘提供了有力的支持，比如王桐的基于改进粒子群优化的结构聚类方法，以及Hong Zhang和Richi Nayak等人在工程进度安排和XML智能聚集操作中的应用。 这篇论文在XML数据清洗领域探索了融合粒子群算法和隐马尔可夫模型的新策略，通过改进算法性能，优化数据清洗流程，为XML数据库管理和数据挖掘提供了创新的解决方案，具有重要的理论和实践意义。