基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类

朱颖雯; 吉根林

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基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类

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提出了一种基于最大频繁Induced子树的GML文档结构聚类新算法TBCClustering.通过挖掘GML文档集合中的最大频繁Induced子树构造特征空间,并对特征空间进行优化;采用CLOPE聚类算法聚类GML文档,可自动生成最小支持度与聚类簇的个数,无需用户设置;不仅减少了特征的维数,而且得到了较高的聚类精度.实验结果表明算法TBCClustering是有效的,且性能优于PBClustering算法.

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来源
《南京师范大学学报（工程技术版）》 |2008年第4期|50-55|共6页
作者
朱颖雯; 吉根林;
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作者单位

三江学院,计算机基础部,江苏,南京,210012;

南京师范大学,数学与计算机科学学院,江苏,南京,210097;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
GML结构聚类; 最大频繁Induced子树; 闭合频繁Induced子树;

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