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EFoX: A Scalable Method for Extracting Frequent Subtrees

机译:EFOX:用于提取频繁子树的可扩展方法

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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:Web数据源越多提供XML数据,引起了更大的信息泛滥问题。因此,对从大型XML数据集合发现所需模式的有效方法的需求越来越大。在本文中,我们提出了一种新的和可扩展的算法EFOX,从一组标记的树木中发出经常发生的树形图案。我们的算法所做的主要贡献是,不需要执行任何树连接操作以生成候选集。

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