基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法

• 作者: 吉根林 孙勤红 朱颖雯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 地理标识语言(GML)结构聚类 最大频繁Induced子树 闭合频繁Induced子树
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 144-146,149
• 分类号: TP311
• 字数: 2463字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.01.039

摘要

提出了一种基于频繁子树模式的GML文档结构聚类算法GCFS(GML Clustering based on Frequent Subtree patterns),与其他相关算法不同,该算法首先挖掘GML文档集合中的最大与闭合频繁Induced子树,并将其作为聚类特征,根据频繁子树的大小赋予不同的权值,采用余弦函数定义相似度,利用K-Means算法对聚类特征进行聚类.实验结果表明算法GCFS是有效的,具有较高的聚类效率,性能优于其他同类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉根林	南京师范大学计算机学院	138	2757	22.0	50.0
2	孙勤红	三江学院计算机基础部	16	33	3.0	5.0
3	朱颖雯	三江学院计算机基础部	8	4	1.0	1.0