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    XML文檔數(shù)對序列模型與結(jié)構(gòu)相似度算法研究

    2010-09-11 02:43:20蘇慧群
    關(guān)鍵詞:結(jié)點(diǎn)文檔編碼

    蘇慧群

    (湖南師范大學(xué)樹達(dá)學(xué)院,湖南長沙410012)

    XML文檔數(shù)對序列模型與結(jié)構(gòu)相似度算法研究

    蘇慧群*

    (湖南師范大學(xué)樹達(dá)學(xué)院,湖南長沙410012)

    為了更快更有效地計(jì)算XML文檔之間的結(jié)構(gòu)相似度,本文提出了一種新的數(shù)學(xué)模型——數(shù)對序列模型,同時(shí)在這個(gè)模型基礎(chǔ)上改進(jìn)了傳統(tǒng)樹模型的動態(tài)規(guī)劃算法,并提出了一個(gè)新的更有效的算法——CA算法。實(shí)驗(yàn)證明,與傳統(tǒng)方法相比,這個(gè)算法無論在最后的準(zhǔn)確率、召回率還是時(shí)空復(fù)雜度上都有明顯的改進(jìn)。

    XML;數(shù)對序列模型;相似度;算法

    隨著Web網(wǎng)上信息的爆炸增長,研究半結(jié)構(gòu)化文檔(特別是HTML和XML文檔)相似度計(jì)算的問題變得越來越重要,尤其是在信息抽取、文檔聚類與信息檢索領(lǐng)域里,文檔相似度計(jì)算起了極其重要的支撐作用。本文提出了一種新的模型——數(shù)對序列模型,用于解決傳統(tǒng)算法和樹編輯距離算法時(shí)空復(fù)雜度過高的問題。在數(shù)對序列模型的基礎(chǔ)上,本文又提出多種計(jì)算XML文檔結(jié)構(gòu)相似度的算法,并進(jìn)行比較研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的方法更顯著地提高了識別具有先同結(jié)構(gòu)的XML文檔的能力,并且對文檔有很好的聚類效果。

    1 數(shù)對序列模型

    1.1 基本定義

    1.1.1 數(shù)對序列的基本描述

    定義1.1結(jié)點(diǎn)位置信息:在一個(gè)森林S中,不妨設(shè)這個(gè)森林有n棵樹依次為:T1,T2,…,Tn,一個(gè)結(jié)點(diǎn)x,若其不為樹的根結(jié)點(diǎn),x是其父結(jié)點(diǎn)的第m個(gè)孩子,則結(jié)點(diǎn)x的位置信息為m,記seat(x)=m,如果結(jié)點(diǎn)x為森林S第i棵樹的根結(jié)點(diǎn),則結(jié)點(diǎn)x的位置信息為i,記seat(x)=i。

    定義1.2路徑位置信息:設(shè)P為樹T一條從根結(jié)點(diǎn)到葉結(jié)點(diǎn)的路徑,P上所有結(jié)點(diǎn)依次為n1,n2,…,nd,d(d≥0)為結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),則P路徑位置信息定義為一組序列,記為:seat(p)=seat(n1),seat(n2),…,seat(nd)。

    有了上述定義,我們就可以通過增加路徑位置信息來改進(jìn)傳統(tǒng)的樹路徑模型,我們稱這個(gè)模型為樹路徑位置信息模型。

    定義1.3樹路徑位置信息模型:設(shè)一個(gè)XML文檔x,其對應(yīng)的森林為S,并且S上所有從根結(jié)點(diǎn)到葉結(jié)點(diǎn)的路徑從左到右依次為:P1,P2,…,Pn(n表示路徑總數(shù))。則我們稱下式為文檔x的樹路徑位置信息模型。

    定義1.4變量α編碼:變量α編碼是指對一個(gè)變量所有可能性值的集合到集合{m|m∈N∧0≤m≤2α}的映射,此映射記作codeα,某個(gè)具體可能值x的具體編碼值可記為codeα(x),α表示的是編碼因子。

    顯然,由定義1.1和定義1.2易知結(jié)點(diǎn)的位置信息和結(jié)點(diǎn)的具體值范圍非常大,我們可以將其映射到一個(gè)較小的范圍內(nèi),從而降低計(jì)算機(jī)存儲代價(jià)。比如,我們?nèi)ˇ翞?6,則編碼范圍只有[0,4095],此時(shí)如果有一個(gè)結(jié)點(diǎn)有多于4096個(gè)子結(jié)點(diǎn),則必然有兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)編碼相同。也許,讀者會認(rèn)為編碼相同會導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果有誤差,不過當(dāng)α取值較大時(shí),這種誤差幾乎可以忽略不計(jì),原因是在現(xiàn)實(shí)的XML文檔中很少會出現(xiàn)有很多個(gè)結(jié)點(diǎn)的子結(jié)點(diǎn)數(shù)都非常大的情況,就算出現(xiàn)這種情況,也不會對最終相似度計(jì)算結(jié)果有多大影響。

    定義1.6序列α編碼量大小:α編碼量大小其實(shí)表示的是一個(gè)序列變量的個(gè)數(shù),設(shè)u為一個(gè)codeα編碼值,則u的α編碼量大小為sizeα(u)=(log2u)/α。

    定義1.7序列α解碼:給定一個(gè)序列的α編碼值,求解出這個(gè)序列所有變量的編碼序列,為這個(gè)序列α解碼,記為decodeα,一個(gè)具體編碼值v的α解碼為decodeα(v)。顯然decodeα(v)為一個(gè)序列,第i個(gè)元素值記作decodeα(v)[i],由定義1.4可知:decodeα(v)[i]=?v/2α(i-1)」%(2α)其中?」表示取下整,m%n表示是m整除n后的余數(shù)。

    定義1.9 α數(shù)對序列:設(shè)S為一個(gè)森林,S的所有從根結(jié)點(diǎn)到葉結(jié)點(diǎn)的路徑從左到右依次設(shè)為p1,p2,…,pi;l(l≥0)為路徑個(gè)數(shù),則森林S的α數(shù)對序列pairsα(T)=(y1,y2,…,yl),其中y1=pairα(p1),1<j<l。

    上述定義,給出了一個(gè)森林(可以是XML文檔的DOM樹)的數(shù)對序列描述,數(shù)對序列是有多個(gè)自然數(shù)對序列成,因此在實(shí)際計(jì)算中,計(jì)算代價(jià)會大大減少。

    那么如何計(jì)算一棵樹的數(shù)對序列呢?實(shí)際上計(jì)算一棵樹的數(shù)對序列很簡單,只需先遍歷這棵樹的所有結(jié)點(diǎn),計(jì)算出所有結(jié)點(diǎn)的位置信息,然后在計(jì)算出路徑位置信息以及路徑,再根據(jù)α編碼分別求出所有路徑對應(yīng)的數(shù)對,從而得到這棵樹的數(shù)對序列,顯然時(shí)間復(fù)雜度為O(|T|),|T|表示這棵樹的結(jié)點(diǎn)數(shù)。如果要計(jì)算兩個(gè)XML文檔的結(jié)構(gòu)相似度,只需計(jì)算這兩個(gè)文檔數(shù)對序列的相似度即可。

    定義1.10數(shù)對序列模型:數(shù)對序列模型是一個(gè)三元組∏=(α,code,valueweight),其中α為編碼因子,code是編碼規(guī)則,valueweight(0≤valueweight≤1)是數(shù)對計(jì)算過程中第二個(gè)自然數(shù)所占的權(quán)重。

    1.1.2 數(shù)對序列的基本操作

    與樹模型相似的是,本文也對數(shù)對序列定義了三組最基本的操作Delete,Update,Insert。定義這三個(gè)基本操作之前,首先定義兩個(gè)權(quán)值seatweight、valueweight和一個(gè)更基本的函數(shù)Common,其中seatweight表示位置權(quán)重,valueweight表示值權(quán)重,這兩個(gè)權(quán)重滿足seatweight+valueweight=1

    定義1.13最前公共最前子序列與Common值:設(shè)兩個(gè)序列P1和P2,P1的序列為n1,n2,…,nl,P2的序列為,則P1和P2的最前公共子序列為n1,n2,…,nr其中r是指使等式都成立的最大的i,同時(shí)r即為這兩個(gè)序列的Common值,記為。

    定義1.14自然數(shù)n1,n2的α Common值:是指將自然數(shù)n1,n2進(jìn)行α解碼后得到兩個(gè)序列的Common值。Commonα(n1,n2)=Common(decodeα(n1),decodeα(n2))。

    定理1.2自然數(shù)n1,n2的α Common值可以用以下公式求得:

    Commonα(n1,n2)=?f(|n1-n2|)/α」,其中f(x)表示x二進(jìn)制式末尾0的個(gè)數(shù),例如f(1010100000B)=5。證明比較簡單略。

    定理1.3數(shù)對α Common值定理

    有了最基本的Common操作后,下面定義三個(gè)基本操作,Delete,Insert,Update。

    定義1.15序列P1和P2的Delete值:表示序列P1轉(zhuǎn)換為P1和P2最前公共最前子序列,所需的刪除元素(變量)數(shù),顯然Delete(p1,p2)=size(p1)-Common(p1,p2)。(1.1.2.4)

    定義1.16序列P1和P2的Insert值:表示P1和P2最前公共最前子序列轉(zhuǎn)化為P2所需的增加元素(變量)數(shù),顯然Insert(P1,P2)=size(P2)-Common(P1,P2)。(1.1.2.5)

    定義1.17序列P1和P2的Update值:Update(p1,p2)=Delete(p1,p2)+Insert(p1,p2)。(1.1.2.6)

    根據(jù)1.11同理可以定義自然數(shù)和數(shù)對α Delete,Insert,Update值,具體計(jì)算方法為:

    1.2 CA算法

    在本節(jié)中,本文提出了CA算法,進(jìn)一步提高了計(jì)算效率,查全率與查準(zhǔn)率。

    算法:μ逐對比較β衰減算法(CA算法)

    目的:計(jì)算兩個(gè)數(shù)對序列的相似度

    輸入:P=(p1,p2,…,pm),Q=(q1,q2,…,qn),衰減因子β(0≤β≤1),步長μ(表示要尋找匹配范圍的大小),前進(jìn)因子λ((0≤λ≤1))(用于根據(jù)被匹配的下標(biāo)計(jì)算出具體尋找匹配的范圍)。

    上述算法時(shí)間復(fù)雜度大大減低,僅為O(μ(m+n))其中μ為步長因子,即每次尋找匹配范圍的大小。如果將其應(yīng)用到求解兩個(gè)XML文檔的相似度,則時(shí)間復(fù)雜度為O(|T1|+|T2|+μ(L1+L2)),L1,L2分別為XML文檔轉(zhuǎn)換為DOM樹的葉子個(gè)數(shù),大大低于樹模型的時(shí)間復(fù)雜度O(|T1||T2|min(|D1|,|L1|)min(|D2|,|L2|)。

    2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)論

    數(shù)對模型的CA算法有多個(gè)參數(shù):編碼因子α,衰減因子β,步長μ,前進(jìn)因子λ,還有valueweight(注seatweight=1-valueweight),下面我們用實(shí)驗(yàn)研究一下,這幾個(gè)參數(shù)對準(zhǔn)確率和召回率的影響。不妨這些參數(shù)的默認(rèn)值為:α=2,β=0.8,μ=20,λ=0.8,valueweight=0.5。

    從圖2.1可以看出,衰減因子過小或過大,結(jié)果均不理想,在0.8到0.9之間比較合理。

    從表2.1可以看出,步長取值太小,會影響召回率,太大又會增加時(shí)間消耗。

    從圖2.2可以看出,前進(jìn)率取0.7到0.8是比較合理的選擇。

    可以看出,準(zhǔn)確度隨valueweight增大而減小,而召回率確恰恰相反,為取得一個(gè)綜合性較好的結(jié)果,valueweight取0.5至0.8是個(gè)比較合理的選擇。

    表2.1 步長μ對結(jié)果的影響

    圖2.1 衰減因子取值對結(jié)果的影響

    圖2.2 前進(jìn)率對結(jié)果的影響

    圖2.3 取值對結(jié)果的影響

    3 結(jié)束語

    本文提出了一個(gè)優(yōu)化的新模型——數(shù)對序列模型,同時(shí)給出一個(gè)更有效的新算法——CA算法。數(shù)對序列模型與CA算法解決了傳統(tǒng)算法時(shí)間復(fù)雜較高、重復(fù)結(jié)點(diǎn)未被考慮、兄弟結(jié)點(diǎn)信息丟失的問題。再者,數(shù)對序列模型通過數(shù)字化編碼,降低了時(shí)空開銷,提高了存儲計(jì)算效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新模型與新算法在準(zhǔn)確率與召回率上也均有所提高。當(dāng)然,在數(shù)對序列模型下有沒有計(jì)算XML相似度更快更有效的算法,是值得我們以后再做進(jìn)一步的研究與探索的問題。

    [1]孫建軍,成穎等.信息檢索技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2004.

    [2]Monika Henzinger.“Finding Near-Duplicate Web Pagess:A Large-Scale Evaluation of Algorithms”.In the Proceeding of ACM SIGIR Conference,pages 284-291,2006.

    [3]Zheng Chen,Wei-Ying Ma,Jinwen Ma.Learning to Cluster Web Search Results[A].In proceeding of the 27th Annual International ACM SIGIR Conference[C].Sheffield,South Yorkshire,UK,July 2004,210-217.

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    [5]Prasanna Ganesan,Hector Garcia-Molina and Jennifer Widom Exploiting Hierarchical Domain Structure to Compute Similarity.ACM Transaction on Information Systems.Jan,2003.

    [6]Braha D,Elovici Y,Last M.A theory of actionable data mining with application to semiconductor manufacturing control[J].International Journal of Production Research,2007,45(13):3059-3084.

    Abstract:In order to get the computation among the XML document faster and efficient,this paper mentioned a new mathematical model of sequence number the model based on improved traditional model of dynamic programming algorithm,and proposes a new algorithm is more effective-CA algorithm.Experiment proves,compared with traditional methods,this algorithm in the accuracy,recalling rate or space complexity significantly improved.

    Key words:XML,model,similarity,algorithm

    XML Sequence Model and Similarity Structure Algorithm

    SHU Hui-qun

    TP311.132

    A

    1009-5152(2010)03-0079-06

    2010-06-09

    蘇慧群(1979-),女,湖南師范大學(xué)樹達(dá)學(xué)院助教。

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