XML allows users to define elements using arbitrary words and organize them in a nested structure. These features of XML offer both challenges and opportunities in information retrieval and document management. In this paper, we propose a new methodology for computing similarity considering XML semantics - meanings of the elements and nested structures of XML documents. We generate extended-element vectors, using thesaurus, to normalize synonyms, compound words, and abbreviations and build similarity matrix using them. And then we compute similarity between XML elements. We also discover and minimize XML structure using automata(NFA(Nondeterministic Finite Automata) and DFA(Deterministic Finite automata). We compute similarity between XML structures using similarity matrix between elements and minimized XML structures. Our methodology considering XML semantics shows 100% accuracy in identifying the category of real documents from on-line bookstore.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.7
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pp.1599-1607
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2015
Recently, researches have been developing efficient techniques for accessing, querying, and managing XML documents which are frequently used in the Internet. In this paper, we propose a parent-child matrix to cluster XML documents efficiently. A parent-child matrix analyzes both the content and structural features of an XML document. Each cell of a parent-child matrix has either the value of a node in an XML tree or the value of a child node, where a parent-child relationship exists in the XML tree. Then, the similarity between two XML documents can be measured by the similarity between two corresponding parent-child matrices. The experiment shows that our proposed method has good performance.
XML has become a standard for data representation and exchange on the Internet. With a large number of XML documents on the Web, there is an increasing need to automatically process those structurally rich documents for information retrieval, document management, and data mining applications. In this paper, we propose a new method to measure the similarity between XML documents by considering their structures and contents. The similarity of document's structure is found by a simple string matching technique and that of document's contents is found by weights taking into account of the names and positions of elements. The overall algorithm runs in time that is linear in the combined size of the two documents involved in comparison evaluation.
Extensible Markup Language (XML) is an Internet standard that is used to express and convert data, In order to find the necessary information out of XML documents, you need a search system for XML documents, In this research, we have developed a search system that can find documents that matches the structure and content of a given XML document, making the best use of XML structure, Search metrics take account of the similarity in tag names, tag values, and the structure of tags, After a search, the system displays the ranked results in the order of aggregate similarity, Three methods of query are provided: keyword search which is conventional; search with tag names and their values; and search with XML documents, These three methods enable users to choose the method that best suits their preference, resulting in the increase of the usefulness of the system.
As the Internet is growing, the use of XML which is a standard of semi-structured document is increasing. Therefore, there are on going works about integration and retrieval of XML documents. However, the basis of efficient integration and retrieval of documents is to cluster XML documents with similar structure. The conventional XML clustering approaches use the hierarchical clustering algorithm that produces the demanded number of clusters through repeated merge, but it have some problems that it is difficult to compute the similarity between XML documents and it costs much time to compare similarity repeatedly. In order to address this problem, we use clustering algorithm for transactional data that is scale for large size of data. In this paper we use common structures from XML documents that don't have DTD or schema. In order to use common structures of XML document, we extract representative structures by decomposing the structure from a tree model expressing the XML document, and we perform clustering with the extracted structure. Besides, we show efficiency of proposed method by comparing and analyzing with the previous method.
As the use of internet is growing, the amount of information is increasing rapidly and XML that is a standard of the web data has the property of flexibility of data representation. Therefore electronic document systems based on web, such as EDMS (Electronic Document Management System), ebXML (e-business extensible Markup Language), have been adopting XML as the method for exchange and standard of documents. So research on the method which can manage and search structural XML documents in an effective wav is required. In this paper we propose the clustering method based on structural similarity among the many XML documents, using typical structures extracted from each document by sequential pattern mining in pre-clustering process. The proposed algorithm improves the accuracy of clustering by computing cost considering cluster cohesion and inter-cluster similarity.
Since XML allows users to define any tags, XML documents with various structures have been created. Accordingly, many studies on clustering and searching the XML documents based on the similarity of paths have been done in order to manage the documents efficiently. To retrieve XML documents having similar structures, the three-dimensional bitmap indexing technique uses a path as a unit when it creates an index. If a path structure is changed, the technique recognizes it as a new path. Thus, another technique to measure the similarity of paths was proposed. To compute the similarity between two paths, the technique compares every node of the paths. It causes unnecessary comparison of the nodes, which do not exist in common between the two paths. In this paper, we propose a new technique that minimizes the comparison using signatures and show the performance evaluation results of the technique. The comparison speed of proposed technique was 20 percent faster than the existing technique.
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD, inlining two dimensional DTD graph into flat feature values. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.29-34
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2007
월드와이드웹에서의 정보를 재사용, 공유할 수 있도록 기준을 제시한 XML은 많은 곳에서 사용 중에 있으며, 널리 확산되고 있다. 사용자 정의태그를 이용한 XML의 특징은, 같은 도메인의 문서라도 사랑의 인식이 아닌 컴퓨터와 같은 기계적으로는 다르게 인식될 수 있다는 문제점을 드러내기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시소러스와 온톨로지 등을 이용해 XML 문서간 유사도를 측정하는 방법을 제시하며 이를 바탕으로 제작한 프로그램인 #XML Similarity Calculation# 를 이용하여 제시한 방법이 타당하다는 것을 증명하게 된다. 또한 주어진 예시자료를 가지고 이 프로그램의 성능평가를 통해 정확성과 효율성을 평가하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.32-36
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2003
An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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