基于特征偏好的XML文档聚类算法

• 作者: 孙振 孙静 杜庆伟 王成勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 可扩展标记语言(XML)文档聚类 层次权重 特征偏好
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0552

摘要

XML文档聚类在众多数据应用领域都具有重要作用。基于特征偏好的XML文档聚类算法是对XML文档进行特征选择，将XML文档描述为n维特征向量，再结合CFP（Clustering with Feature order Preference）算法，根据特征偏好为其赋予权重，每次迭代聚类过程中进行权重的更新。实验结果表明当CFP算法中的特征偏好权重和XML文档向量化时所用的层次权重设定相结合时，可弥补XML文档向量化时的弊端，提高了XML文档聚类的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜庆伟	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	18	105	8.0	9.0
2	孙静	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	16	37	3.0	6.0
3	王成勇	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	孙振	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0