XML数据相似度研究，数据相似度研究,计算机工程系

第一部分　介绍 第1章　iBATIS的理念　2 1.1 一个结合了所有优秀思想的混合型解决方案　2 1.1.1 探索iBATIS的根源　3 1.1.2 理解iBATIS的优势　7 1.2 iBATIS适合应用在何处　10 1.2.1 业务对象模型　11 1.2.2 表现层　11 1.2.3 业务逻辑层　12 1.2.4 持久层　13 1.2.5 关系数据库　15 1.3 使用不同类型的数据库　17 1.3.1 应用程序数据库　17 1.3.2 企业数据库　18 1.3.3 私有数据库　19 1

针对半结构化数据XML在数据清理中的重要性,研究了如何清理XML相似重复数据,主要工作有:提出一种有效的XML相似重复数据清理方法,该方法具有较强的适应性,任何XML相似检测算法都适用于此;给出一种基于树编辑距离的相似检测算法,该算法能有效地检测XML相似重复数据;采用树编辑距离的上下限优化基于树编辑距离的相似检测算法,避免了不必要的树编辑距离计算,降低了相似检测计算的复杂度,提高了运算效率. 此工作为研究XML相似重复数据清理打下基础。

XML数据的大量出现为信息检索 数据挖掘 智能信息处理提供了机遇和挑战 而相似度计算是 XML文档检索 挖掘和深层次 智能处理的基础 对相似度计算进行研究具有非常重要的意义 在对 XML 数据特征进行深入分析的基础上 提出了一种递归相似度计算 方法 实验结果表明该方法具有较好的效果