【24h】

EFoX: A Scalable Method for Extracting Frequent Subtrees

机译:EFoX:一种提取频繁子树的可扩展方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

The more web data sources provide XML data, the greater information flood problem has been caused. Hence, there have been increasing demands for efficient methods of discovering desirable patterns from a large collection of XML data. In this paper, we propose a new and scalable algorithm, EFoX, to mine frequently occurring tree patterns from a set of labeled trees. The main contribution made by our algorithm is that there is no need to perform any tree join operation to generate candidate sets.
机译:提供XML数据的Web数据源越多,引起的信息泛滥问题就越大。因此,对从大量XML数据中发现所需模式的有效方法的需求不断增长。在本文中,我们提出了一种新的可扩展算法EFoX,以从一组标记树中挖掘频繁发生的树模式。我们的算法的主要贡献在于,无需执行任何树联接操作即可生成候选集。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号