基于特征偏好的XML文档聚类算法

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。

关键词：可扩展标记语言(XML)文档聚类、层次权重、特征偏好

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61202350。

在线出版日期：2016-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68