| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第12页 |
| 1.2 XML聚类集成研究的现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 XML文档不同相似度的计算方法 | 第16-24页 |
| 2.1 XML文档树与向量空间核相结合向量空间的相似度计算 | 第16-19页 |
| 2.2 XML文档图模型与图的核连接的相似度计算 | 第19页 |
| 2.3 内容和结构相结合的XML文档相似度 | 第19-20页 |
| 2.4 语义与路径的XML文档相似度计算方法 | 第20-21页 |
| 2.5 传统XML相似度计算方法与本文设计的相似度的比较 | 第21-22页 |
| 2.6 本文设计的XML不同相似度的比较 | 第22页 |
| 2.7 小结 | 第22-24页 |
| 第3章 XML文档的聚类 | 第24-34页 |
| 3.1 核聚算法与量子遗传算法相结合的XML聚类 | 第24-30页 |
| 3.1.1 初始聚类中心及算法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 核聚类算法 | 第25-27页 |
| 3.1.3 量子遗传算法及编码 | 第27页 |
| 3.1.4 量子旋转门 | 第27页 |
| 3.1.5 QGA和核聚算法的混合聚类 | 第27-29页 |
| 3.1.6 实验结果与分析 | 第29-30页 |
| 3.1.7 结论 | 第30页 |
| 3.2 谱聚类算法与K-mean相结合的XML聚类 | 第30-33页 |
| 3.2.1 谱聚类算法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于相似矩阵的多次分割双向收缩QR算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 谱聚算法与K-mean相结合的XML聚类 | 第32-33页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第33页 |
| 3.3 结论 | 第33-34页 |
| 第4章 XML聚类集成 | 第34-42页 |
| 4.1 概述 | 第34-35页 |
| 4.2 k-临近划分及聚类 | 第35-36页 |
| 4.3 量子遗传算法的聚类集成 | 第36-38页 |
| 4.3.1 基于内联相似度矩阵及分解 | 第36-37页 |
| 4.3.2 量子遗传聚类集成及算法 | 第37-38页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第38-39页 |
| 4.4.2 聚类评价措施及结果 | 第39-41页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第41页 |
| 4.5 结论 | 第41-42页 |
| 第5章 并行AP传播的XML聚类集成 | 第42-64页 |
| 5.1 概述 | 第42-43页 |
| 5.2 AP算法对XML大数据集聚类集成存在的缺陷及改进 | 第43-45页 |
| 5.3 相关定义及系统能量的近邻传播算法的设计 | 第45-47页 |
| 5.4 分布式随机子空间基聚类器的XML文档聚类 | 第47-51页 |
| 5.4.1 并行随机子空间的基聚类器的构建及聚类 | 第47-48页 |
| 5.4.2 内联相似度矩阵及并行的lanczos-QR算法 | 第48-51页 |
| 5.5 并行近邻传播的聚类集成 | 第51-54页 |
| 5.5.1 并行改进的近邻传播算法及XML聚类集成 | 第52-53页 |
| 5.5.2 算法分析 | 第53-54页 |
| 5.6 实验 | 第54-62页 |
| 5.6.1 数据集和评价标准 | 第54-55页 |
| 5.6.2 实验步骤和实验结果 | 第55-62页 |
| 5.6.3 实验结果分析 | 第62页 |
| 5.7 结论 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录A 硕位期间发表的论文 | 第72页 |
