XML(e Xtensible Markup Language)是因特網(wǎng)中信息描述、傳輸和交換的重要標(biāo)準(zhǔn),而XML文檔聚類是眾多XML文檔整合和管理技術(shù)中關(guān)注的焦點(diǎn),其目標(biāo)是有效整合XML文檔使之便于存儲(chǔ)和傳輸。相似度計(jì)算則是XML文檔聚類的關(guān)鍵步驟,而傳統(tǒng)XML文檔相似度計(jì)算方法中,樹編輯距離算法時(shí)間復(fù)雜度較高,元素比較法丟失文檔結(jié)構(gòu)特性,邊與路徑比較法過于局限,擴(kuò)展性差,而向量空間計(jì)算法雖計(jì)算簡(jiǎn)便,但多數(shù)算法因其特征權(quán)重設(shè)定導(dǎo)致無法完整保留文檔結(jié)構(gòu)特性。論文著眼于XML文檔的特征權(quán)重設(shè)定,分別從相似度計(jì)算和聚類算法選擇兩方面進(jìn)行研究,并取得了如下成果:1、論文研究了計(jì)算XML文檔相似度的pq-gram算法。XML文檔的結(jié)點(diǎn)在不同XML文檔樹中所處層次以及本層次中位置都會(huì)有所不同,而這些不同正是XML文檔結(jié)構(gòu)特性的一種體現(xiàn),但pq-gram算法在提取pq-gram時(shí)未考慮這一點(diǎn)。鑒于此,論文提出了一種新的帶權(quán)pq-gram算法,通過全面考慮XML文檔樹中結(jié)點(diǎn)的層次及位置,結(jié)合其父節(jié)點(diǎn)所處的位置,為XML文檔結(jié)點(diǎn)以及pq-gram設(shè)計(jì)了全新的權(quán)重設(shè)定方法,并在權(quán)重設(shè)定的基礎(chǔ)上改進(jìn)了其相似度計(jì)算方法。最后通過聚類算法對(duì)三個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類,比較聚類精度的優(yōu)劣以及各聚類簇之間的相似度。2、在此基礎(chǔ)上,論文進(jìn)一步研究了常見的XML文檔特征向量提取方法,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)特征提取算法只是針對(duì)XML文檔結(jié)構(gòu)特性對(duì)特征進(jìn)行權(quán)重設(shè)定,未考慮各特征之間是存在偏好關(guān)系的。事實(shí)上,XML聚類不能完全通過結(jié)點(diǎn)在XML文檔中的層次來判定它對(duì)于聚類的重要性。論文在此基礎(chǔ)上研究了基于特征偏好的聚類(Clustering with feature order preference,CFP)算法。論文在帶權(quán)pq-gram算法對(duì)XML文檔進(jìn)行特征向量提取的基礎(chǔ)上,結(jié)合CFP算法,提出了基于特征偏好的XML文檔聚類(CXFP)算法。CXFP算法可結(jié)合pq-gram權(quán)重以及特征偏好權(quán)重兩個(gè)方面,并利用CFP算法的特點(diǎn),在聚類過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整特征偏好權(quán)重。實(shí)驗(yàn)表明CXFP算法通過加入了特征偏好,可顯著提高聚類的精度。3、分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)機(jī)場(chǎng)噪聲現(xiàn)狀,并介紹了對(duì)其分析研究的必要性,在此基礎(chǔ)上,將CXFP算法應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)噪聲數(shù)據(jù)的聚類中,根據(jù)不同的聚類需求為數(shù)據(jù)特征設(shè)定偏好權(quán)重,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CXFP算法較之其他聚類算法可以取得較優(yōu)的聚類效果。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.1

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