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赵岳；袁，叶；王国仁

基于节点分类的概率XML文档关键词搜索。 （英语） 兹比尔1394.68132

数学。问题。工程师。 2015年，文章ID 210961，11 p.（2015）.
摘要：本文描述了一种基于ELM（极限学习机）的概率XML数据关键字搜索方法。我们使用这种方法对概率XML数据进行关键词搜索。概率XML文档不同于传统的XML文档，它在考虑可能的世界语义的情况下实现关键字搜索。概率XML文档可以看作是由普通节点和分布节点组成的一组节点。ELM在文本分类应用中具有良好的性能。作为典型的半结构化数据；XML数据的标签具有定义本身的功能。节点的标签和上下文可视为该节点的文本数据。ELM具有学习速度快、易于实现和有效的节点分类等显著优势。集合交集可以在使用ELM分类的节点集中快速计算SLCA。本文采用ELM对节点进行分类并计算概率。我们提出了两种基于ELM和概率阈值的算法来提高整体性能。实验结果根据各种评估指标验证了我们方法的优点。

MSC公司：

68第20页 信息存储和数据检索
68页第10页 搜索和排序
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

软件：

ProTDB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Zhao}等人，数学。问题。Eng.2015，文章ID 210961，11 p.（2015；Zbl 1394.68132）
全文： 内政部

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