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基于编辑图的XML相似性研究  
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【英文题名】 Research of XML Similarity Based Edit Graph
【作者】 李卓;
【导师】 徐沛娟;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 软件工程
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 吉林大学；李卓
【网络出版投稿时间】 2011-08-05
【关键词】 XML; 相似性; 编辑图; 拆分;
【英文关键词】 XML; XML similarity; Edit graph; Split;
【中文摘要】 随着网络上的数据量逐日剧增,HTML的缺陷逐渐明显,传统的Web技术已不能满足Internet发展的需求。半结构化语言XML的出现,攻克了这一难题。XML语言,具有超强的扩展性和易读性,能够有效的解释数据,在数据发布和数据交换等应用领域里发挥着越来越重要的作用。数据挖掘和数据库等数据处理领域需要对XML进行支持。而XML文档相似性研究,则是文档聚类、数据挖掘和信息检索的基础,成为当前的研究热点。 本文的研究目标是研究XML文档相似性算法。目前已经发表了很多XML相似性算法,可以分为三类：基于编辑距离(ED)的方法,基于信息检索(IR)的方法,采用不同技术来比较XML的其它方法。基于ED的方法是将XML文档转换成XML文档树,然后利用动态规划技术,找到树结构的编辑距离。其中大多数算法的目的都是为了实现文档和文档的比较。它们针对数据中心的XML,并且通常有精细的粒度。它们主要用于对XML文档结构相似度有精确要求的应用,例如数据集成、以及XML分类／聚类应用。ED算法有产生编辑脚本的特点,通过相似度值所对应的编辑脚本,可以描述树的转换过程。现今已有的算法中,编辑图算法由于快速有效等特点,成为研究编辑距离算...
【英文摘要】 With the rapid development of accordingly the data, HTML defects increasingly obvious, the traditional web technology can't satisfy the needs of internet, the semi-structured XML solve this problem. XML has strong expansibility and readability, It can effectively describe all kinds of data, and play more and more important role in data representation and data exchange. So, KDD and the database must support to XML. The similarity between XML documents is the foundation of document clustering、KDD and informat...
【更新日期】 2011-08-30

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