版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、XML作為Internet上信息表示和交換的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),如何在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中有效地存儲(chǔ)和查詢這些數(shù)據(jù)已成為XML研究領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題。目前幾乎所有的商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品(如三大商業(yè)RDBMS產(chǎn)品SQL Server,Oracle及DB2)都進(jìn)行了擴(kuò)充,支持對(duì)XML的存儲(chǔ)、查詢和發(fā)布。通常,RDBMS提供的XML數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能有:將XML文檔的內(nèi)容或數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中;或以文本文件的形式對(duì)XML文檔進(jìn)行存儲(chǔ),并在數(shù)據(jù)庫(kù)中保留對(duì)相應(yīng)文件的索引或鏈接。
2、然而隨著XML應(yīng)用的不斷擴(kuò)展,XML數(shù)據(jù)的大量出現(xiàn),由于XML數(shù)據(jù)可能來(lái)自各個(gè)不同的數(shù)據(jù)源,它們所遵循的文檔模式(DTD或XML Schema)可能不同,文檔之間存在一定的異構(gòu)性,如果采用目前的RDBMS存儲(chǔ)這些XML數(shù)據(jù),則存在一定的局限性,即無(wú)法實(shí)現(xiàn)來(lái)自不同DTD的多個(gè)XML文檔的有效集成存儲(chǔ)。 本文研究來(lái)自不同DTD的多個(gè)XML文檔的集成存儲(chǔ)問(wèn)題。主要工作包括: 1、提出了一種有效的XML文檔頻繁子樹(shù)挖掘方法,具體
3、做法是:首先對(duì)XML文檔進(jìn)行預(yù)處理,提取XML文檔的有效結(jié)構(gòu)SST(Simplest Structural Tree最簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)樹(shù));然后提出SSTMiner算法,用于挖掘SST中的所有嵌入頻繁子樹(shù)。SSTMiner算法不但繼承了TreeMiner算法的優(yōu)點(diǎn),而且針對(duì)TreeMiner算法存在的瓶頸問(wèn)題,以及結(jié)合當(dāng)前所處理的SST的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對(duì)TreeMiner算法進(jìn)行改進(jìn),提高了算法執(zhí)行的效率;實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性。 2、
4、研究基于頻繁結(jié)構(gòu)的XML文檔聚類方法,其頻繁結(jié)構(gòu)包括頻繁路徑和頻繁子樹(shù),具體做法是:首先對(duì)XML文檔進(jìn)行頻繁結(jié)構(gòu)挖掘,獲取最大頻繁結(jié)構(gòu)集,由于SSTMiner算法是一種非常有效的頻繁子樹(shù)挖掘算法,對(duì)SSTMiner算法稍加修改,即可得到FrePathMiner算法和FreTreeMiner算法,分別用于挖掘XML文檔中最大頻繁路徑和最大頻繁子樹(shù);然后提出一種凝聚的層次聚類算法XMLCluster,分別以最大頻繁路徑和最大頻繁子樹(shù)作為XM
5、L文檔的特征,對(duì)文檔進(jìn)行聚類;實(shí)驗(yàn)表明本文提出的FrePathMiner和FreTreeMiner聚類方法,與傳統(tǒng)的ASPMiner聚類方法相比,其聚類效果具有更大的優(yōu)越性。 3、提出了一種XML文檔集成存儲(chǔ)方法,即在聚類的基礎(chǔ)上,對(duì)XML文檔進(jìn)行集成存儲(chǔ),集成存儲(chǔ)過(guò)程分為兩個(gè)階段進(jìn)行:第一階段為模式映射階段(Schema Mapping),生成集成模式;第二階段為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段(XML Storage),從XML文檔中抽取數(shù)據(jù)存
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于密度方法的XML文檔聚類研究.pdf
- XML聚類集成研究.pdf
- XML文檔的聚類研究.pdf
- 基于語(yǔ)義標(biāo)記樹(shù)的XML文檔聚類研究.pdf
- 基于聚類的XML文檔檢索反饋機(jī)制研究.pdf
- XML文檔聚類研究與應(yīng)用.pdf
- Web挖掘中的XML文檔聚類研究.pdf
- 基于頻繁子樹(shù)挖掘的XML聚類方法研究.pdf
- 基于遺傳算法的XML文檔聚類的研究與應(yīng)用.pdf
- 基于Hadoop的聚類集成方法研究.pdf
- 遺傳算法在XML文檔聚類中的研究.pdf
- 基于短語(yǔ)特征的Web文檔聚類方法研究.pdf
- XML文檔結(jié)構(gòu)相似度研究及在文檔聚類中應(yīng)用.pdf
- 基于CMMI模型的集成類IT項(xiàng)目管理方法思考與探索.pdf
- 聚類集成優(yōu)化方法研究.pdf
- 基于層次聚類的簇集成方法研究.pdf
- XML文檔相似性的研究及其在文檔聚類中的應(yīng)用.pdf
- 基于XML文檔相似度與聚類相結(jié)合的代碼抄襲檢測(cè)研究.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)向量空間和樹(shù)路徑模型的XML文檔聚類技術(shù)研究.pdf
- 基于密度的聚類集成.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論