【摘 要】
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XML文档聚类在众多数据应用领域都具有重要作用.基于特征偏好的XML文档聚类算法是对XML文档进行特征选择,将XML 文档描述为n 维特征向量,再结合CFP（Clustering with Feature o
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61202350）.
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XML文档聚类在众多数据应用领域都具有重要作用.基于特征偏好的XML文档聚类算法是对XML文档进行特征选择,将XML 文档描述为n 维特征向量,再结合CFP（Clustering with Feature order Preference）算法,根据特征偏好为其赋予权重,每次迭代聚类过程中进行权重的更新.实验结果表明当CFP 算法中的特征偏好权重和XML文档向量化时所用的层次权重设定相结合时,可弥补XML 文档向量化时的弊端,提高了XML 文档聚类的精度.
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