基于XML的检索结果聚类方法

针对XML文档的半结构化特点,提出一种建模XML检索结果片段的新思路,设计综合内容和结构语义信息度量相应文档相似性的方法,给出一种适应检索结果聚类应用需求的动态均值软聚类算法。实验表明,面向XML的检索结果聚类方法聚类效果优于传统方法。     

基于XML文档相似性的构件聚类分析

构件聚类时,提出了一种计算基于XML描述的构件问相似度的递归算法,能有效度量构件XML描述文档包含的结构和语义信息.构造文档相似矩阵,利用遗传算法将高维样本映射到二维平面上,使用k-means算法聚类,获得全局最优的构件聚类.最后,在构件库测试模型上进行实验,实验结果表明,基于XML相似度的构件聚类算法在构件查询实践中具有可行性和有效性.     

面向混合属性的高效聚类算法研究

将夹角余弦的概念推广到混合属性的数据,提出了一种基于相似度的聚类方法CABMS,同时给出了一种计算聚类阈值的简单有效的策略。有关CABMS数据库的大小,属性个数具有近似线性时间复杂度,使得聚类方法CABMS具有好的扩展性。实验结果表明,CABMS可产生高质量的聚类结果。     

Web检索结果快速聚类方法的研究与实现

为了帮助Web用户从搜索引擎所返回的大量文档片断中筛选出自己所需要的文档，在对聚类过程研究分析的基础上给出了一种Web检索结果快速聚类方法。它通过分析聚类过程，从建立索引模型、相似性的计算到聚类结果的形成等环节，都做了分析和简化，并利用检索结果的标题、Url以及文档片断3部分所含信息计算返回结果之间的相似度，将首先返回的部分检索结果利用无向图映射法进行部分聚类后，将其余返回结果分配到与之最相近的集簇中最终形成聚类结果。该方法实现简单。实验证明该方法响应速度快，聚类相关性较高，空间占用少。     

基于co-occurrence相似度的聚类集成方法

首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系。实验表明, 基于co-occurrence相似度的聚类集成（CSCE）方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果。     

一种Web用户行为聚类算法

提出了一种新的路径相似度系数计算方法,并使之与雅可比相似系数结合,用于计算用户访问行为的相似度,在此基础之上又提出了一种分析web用户行为的聚类算法(FCC)。通过挖掘Web日志,找出具有相似行为的web用户,由于FCC聚类算法过滤了小于指定阚值的相似度系数,大大缩小了数据规模,很好地解决了其他聚类算法(如层次聚类)在高堆空间聚类时的“堆数灾难”问题,最后的实验结果很好。     

一种k-means聚类的案例检索算法

针对CBR系统中案例检索算法存在的问题,根据k-means算法思想,将案例库进行聚类,在聚类基础上设计了一个案例检索算法。分析了样本案例的选取规则,重点论述了案例检索算法。根据实验结果表明,该方法能够有效地提高案例检索结果的召回率及案例检索效率。     

基于改进K-means聚类的案例检索策略

针对目前基于案例推理系统中案例检索存在的问题,根据K-means算法思想,分别设计一个案例聚类算法及案例检索算法。根据K-means算法的不足,对初值选取规则及案例检索算法进行改进。分析基于案例权重的样本案例选取规则,并论述案例聚类算法和检索算法。实验结果表明,该方法能有效提高案例检索效率及案例检索结果的召回率。     

逐维聚类的相似度索引算法

随着多媒体信息技术的迅速发展，多维度索引技术在图像、视频等可视信息的存储、检索方面成为一个重要的研究领域，针对“维数危机”难题，提出逐维聚类相似度索引算法，该算法根据数据集的分布特性，对特征矢量的每一维进行聚类，算法在实现检索时可以逐步滤除与查询矢量不相似的数据集，缩小检索范围，进而提高了检索速度，实验结果表明，逐维聚类算法适用于基于相似度的高维数据矢量检索和查询，是一种简单、灵活的索引结构。     

一种高维混合属性数据聚类算法

在许多应用中,很多数据集都具有数值型和分类型数据的混合特征,k-prototype是针对这类数据聚类的经典方法之一,该方法是一种基于k-means和k-mode的聚类方法。在研究了现有的混合属性数据聚类方法之后,引入了一种新算法用于混合型数据聚类,不仅改进了prototype的选取方法,而且提出了一种新的针对混合型数据的相似度度量方式,基于此又提出了一种不同于k-prototype的数据到prototype的分配方式,采用类似层次聚类中凝聚聚类的思想进行聚类,通过在四个真实的混合型数据集上测试发现：与传统算法相比,算法提高了聚类的精度和稳定性。     

A weighted common structure based clustering technique for XML documents

XML has recently become very popular as a means of representing semistructured data and as a standard for data exchange over the Web, because of its varied applicability in numerous applications. Therefore, XML documents constitute an important data mining domain. In this paper, we propose a new method of XML document clustering by a global criterion function, considering the weight of common structures. Our approach initially extracts representative structures of frequent patterns from schemaless XML documents using a sequential pattern mining algorithm. Then, we perform clustering of an XML document by the weight of common structures, without a measure of pairwise similarity, assuming that an XML document is a transaction and frequent structures extracted from documents are items of the transaction. We conducted experiments to compare our method with previous methods. The experimental results show the effectiveness of our approach.     

XML结构聚类

针对当前XML文档结构聚类算法的一些不足,提出采用段匹配的概念来计算两棵XML文档树中的路径相似性,并在此基础上得出两棵树整体的相似度量。在整个聚类过程中,算法还把一组相关文档与一个XML聚类代表相关联,该聚类代表就包含了一个文档集合中所有文档的最相关的特征。为了构建聚类代表,算法通过构造最佳匹配树,合并树,修剪树三步来实现。通过比较聚类代表,发现新的聚类时更新聚类代表来完成文档聚类。实验结果就充分展现了算法的有效性。     

一种基于贝叶斯分类的XML检索文档相似度算法

目前对于查询相似度的计算通常是从比对检索结果与查询式的相似度来考虑。本文提出一种基于贝叶斯分类的算法来计算XML查询结果相似度。在计算出每个检索结果文档与查询式相似度的基础上,使用贝叶斯分类器将XML检索文档分类成相关与不相关两个集合,再由计算相关文档与不相关文档的相似度来决定最终的相似度值。最后,通过实验分析表明,在不影响查全率的前提下,这样得到的相似度计算精度比传统方法高15%左右,有效地提高了检索性能。     

基于相似性分析的软件构件聚类研究

设计了一种对基于XML描述的软件构件进行聚类的算法（即基于模拟退火的构件聚类算法）,该算法通过模拟金属退火基本原理对构件库中的软件构件聚类进行全局优化.构件聚类时,根据一般意义的树间编辑距离,提出一种用于判断基于XML描述的构件间是否相似的度量测度（称为XML编辑距离）.利用XML编辑距离,可将构件间相似性度量的时间复杂度限制在多项式级,且能保持构件的XML描述文档的节点语义信息和节点间的祖孙嵌套关系.最后,在构件库测试模型上进行实验,结果证实了基于模拟退火的构件聚类算法在构件查询实践中的可行性和有效性.     

XML文档语义检索方法研究

由于半结构文档如XML越来越广泛的应用,在数据库和信息检索领域,对半结构XML数据相似度的研究也变得尤为重要。给定XML文档集D和用户查询q,XML检索即是从D中查找出符合q的XML文档。为了有效地进行XML信息检索,提出了一种新的计算用户查询与XML文档之间相似度的算法。该算法分为三步：基于WordNet对用户查询q进行同义词扩展得到q';将q'和D中的每一篇XML文档都进行数字签名,并通过签名之间的匹配对D进行有效过滤,除去大量不符合用户查询的文档,得到一个文档子集D',[D'?D];对q'与D'中的文档进行精确匹配得到检索结果。     

基于频繁变化结构的时序XML文档聚类方法

为解决XML文档对动态性表示不足的问题,通过对XML文档加入时间信息进行建模,提出2种基于时间序列的XML文档频繁变化结构挖掘算法FCSBF和FCSDF,实现对动态XML文档频繁变化结构的高效挖掘。在此基础上提出一种针对动态XML文档的聚类新方法,实验结果证明,该方法能够对动态XML文档进行有效的聚类。     

基于频繁结构的XML文档聚类

研究基于频繁结构的XML文档聚类方法,其频繁结构包括频繁路径和频繁子树。首先介绍一种挖掘XML文档中所有嵌入频繁子树的算法SSTMiner,对SSTMiner算法进行修改,得到FrePathMiner算法和FreTreeMiner算法,分别用于挖掘XML文档中最大频繁路径和最大频繁子树,在此基础上,提出一种凝聚的层次聚类算法XMLCluster,分别以最大频繁路径和最大频繁子树作为XML文档的特征,对文档进行聚类。实验结果表明FrePathMiner算法和FreTreeMiner算法找到频繁结构的数量都比传统的ASPMiner算法多,这就可以为文档聚类提供更多的结构特征,从而获得更高的聚类精度。     

基于模式的XML文档相似度算法

提出一种基于XML模式的文档相似度算法,其中,XML模式间的相似度是XML文档聚类的重要依据,元素是XML模式的主体,模式的相似度由元素相似度组成,该算法综合考虑XML模式中元素的结构和语义信息,进一步提高计算相似度的精度。另外,该算法通过计算XML模式间的相似度,可以降低算法的复杂度,提高聚类的准确性,易于提取聚簇的通用XML模式。     

基于量子遗传算法的XML聚类方法

主要用模式分析的核方法与量子遗传算法相结合研究XML聚类,提出了一种基于量子遗传算法混合核聚算法的XML文档聚类新方法。该方法先对XML文档约简,以频繁标签序列建立向量空间核的核矩阵,用高斯核函数求解初始聚类和聚类中心,然后用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群,通过量子遗传算法与核聚算法相结合求得全局最优解的聚类。实验结果表明,使用该算法的聚类比改进的核聚算法、K均值算法等单一方法具有良好的收敛性、稳定性和更高的全局最优。