基于最大频繁路径的元数据聚类方法

• 作者: 冯秀珍 陈旎
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 元数据聚类 元数据树 频繁路径 特征向量矩阵
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 40-42
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3313字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.014

摘要

探讨元数据树的最大频繁路径以及实现元数据聚类的有效途径.构建元数据树后以最大频繁路径作为元数据树的公共特征,对相关路径赋权重并构建特征矩阵、计算元数据树的相似度,对元数据进行聚类.经实例分析,该方法通过减少参与聚类的路径数量和赋予路径权重,能够较好地提高元数据聚类效率和效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯秀珍	北京工业大学经济与管理学院	38	266	9.0	14.0
2	陈旎	北京工业大学经济与管理学院	2	4	1.0	2.0