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基于最大频繁路径的元数据聚类方法
被引量：
1
1
作者
冯秀珍
陈旎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第21期40-42,共3页
探讨元数据树的最大频繁路径以及实现元数据聚类的有效途径。构建元数据树后以最大频繁路径作为元数据树的公共特征,对相关路径赋权重并构建特征矩阵、计算元数据树的相似度,对元数据进行聚类。经实例分析,该方法通过减少参与聚类的路...
探讨元数据树的最大频繁路径以及实现元数据聚类的有效途径。构建元数据树后以最大频繁路径作为元数据树的公共特征,对相关路径赋权重并构建特征矩阵、计算元数据树的相似度,对元数据进行聚类。经实例分析,该方法通过减少参与聚类的路径数量和赋予路径权重,能够较好地提高元数据聚类效率和效果。
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关键词
元数据聚类
元
数据
树
频繁路径
特征向量矩阵
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职称材料
题名
基于最大频繁路径的元数据聚类方法
被引量：
1
1
作者
冯秀珍
陈旎
机构
北京工业大学经济与管理学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第21期40-42,共3页
基金
北京市教委人才引进科研基金资助项目"基于互联网的信息资源共享模式研究"(05011019200701)
文摘
探讨元数据树的最大频繁路径以及实现元数据聚类的有效途径。构建元数据树后以最大频繁路径作为元数据树的公共特征,对相关路径赋权重并构建特征矩阵、计算元数据树的相似度,对元数据进行聚类。经实例分析,该方法通过减少参与聚类的路径数量和赋予路径权重,能够较好地提高元数据聚类效率和效果。
关键词
元数据聚类
元
数据
树
频繁路径
特征向量矩阵
Keywords
metadata clustering
metadata tree
frequent path
feature vector matrix
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大频繁路径的元数据聚类方法
冯秀珍
陈旎
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
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引证文献
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