XML文档聚类新方法：结构相似性与分层语义分析

"基于密度方法的XML文档聚类研究" XML（eXtensible Markup Language）是一种半结构化数据表示语言，广泛应用于数据交换和存储。随着信息化的发展，XML文档的数量急剧增加，如何从这些海量数据中提取有价值的信息，成为了信息技术领域的重要课题。传统的文本聚类方法，如划分聚类法和层次聚类法，虽然在处理非结构化文本方面有显著效果，但它们主要针对球状聚类，难以处理XML文档中常见的非规则、任意形状的聚类结构。 本文针对这一问题，提出了一种创新的基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）的结构相似性聚类算法。DBSCAN是一种无参数的聚类算法，能发现数据集中任意形状的聚类，不受噪声点影响，非常适合处理XML文档的复杂结构。通过度量XML元素之间的结构相似性，该算法能够识别并聚类出具有相似结构的XML文档，突破了传统方法对球状聚类的局限性。 此外，针对XML文档特有的“结构嵌套”特性，文章还提出了一种XML分层语义聚类方法。此方法强调关键词在文档结构中的层次位置，将其作为聚类的关键因素。在进行语义比较时，它采用了模糊匹配而非严格的完全匹配，这使得算法能够更准确地理解语义，即便关键词在不同的层次位置，也能捕捉到其相似的语义含义。这种方法提升了XML文档聚类的效率和精确性，尤其在处理语义层次丰富的XML数据时。 关键词：XML，XML聚类，相似度度量 总结来说，这篇硕士学位论文由罗丹撰写，指导教师为刘先锋，专注于改进XML文档的聚类技术。通过结合DBSCAN的密度聚类思想和XML的结构特性，论文提出了两种新型聚类算法，旨在提高XML文档聚类的效果，特别是在处理非规则形状聚类和考虑语义层次方面。这些研究成果对于XML数据的管理和分析具有重要意义，为信息检索和数据挖掘提供了新的工具和思路。