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文档简介

1、XML文档最大频繁嵌入子树挖掘及其应用随着信息技术的快速发展, 尤其是互联网技术的飞速发展, 使得信息大量膨胀和聚合。 XML(eXtensibleMarkup Language)作为一种常用的数据交换和传输标准 , 蕴含了大量的知识信息与各类模式。 目前 , 对于 XML文档的嵌入子树和归纳子树的挖掘方法主要用于挖掘频繁子树完全集, 结果集会随着树结构数据库的增大而呈爆炸式增长。为了压缩频繁子树集合 , 挖掘 XML最大频繁子树将是非常必要的。最大频繁子树挖掘主要包括最大频繁导出子树挖掘和最大频繁嵌入子树挖掘, 因为频繁嵌入子树构造灵活 , 数目庞大 , 所以其挖掘难度也较大。 而且目前最大

2、频繁嵌入子树挖掘的研究尚不多见。所以本文主要集中于最大频繁嵌入子树挖掘的研究。本文深入研究了XML文档频繁子树挖掘方法 , 实现了其中两个具有代表性的挖掘嵌入式频繁子树的算法 , 经过对其性能进行分析后 , 发现在频繁子树的挖掘过程中 , 如何高效的生成候选子树直接决定挖掘的效率。针对这一问题 , 分析了当前最大频繁嵌入子树挖掘性能的瓶颈 , 提出了一种更加高效实用的挖掘最大频繁嵌入子树的算法。在该算法中设计了一种数据结构 , 节点集合 , 用以保存 XML文档各元素的频繁度信息以及在文档树中的结构信息。利用该数据结构 , 避开了常见挖掘算法中的投影技术 , 既节省了投影时间 , 又节省了存储投影结果的内存空间。 通过节点集合之间的相互连接 , 代替了子树的连接操作和剪枝操作 , 减少了冗余子树的生成。从频繁节点的节点集合出发 , 构建一种压缩的树结构 , 将其映射还原后 , 得到最大频繁嵌入子树。使用本文提出的方法进行实验 , 在挖掘最大频繁嵌入子树的时间上比当前的最大频繁嵌入子树挖掘方法有比较明显的提高。最后, 论文以XBRL数据库系统这一实际项目的研发为背景, 阐述了该应用系统的框架模型, 将XML最大频繁子树挖掘应用到这个实际项目中, 对 XBRL中

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