摘要：为提高大数据时代半结构化数据集聚类分析效率,提出一种以数据集频繁子树模式为特征的半结构化数据集聚类方法。提出一种频繁子树模式挖掘方法FSTPMiner,使用“编码树”数据结构对半结构化数据进行编码,通过编码树将树结构频繁模式挖掘过程转化为线性表结构频繁模式挖掘,提高挖掘效率。使用频繁子树模式作为特征并构建特征向量空间,基于经典凝聚型层次聚类方法对半结构化文档数据集进行聚类。经过对照实验,与Costa算法、ICQB算法和Damalagas算法相比,在保证聚类结果正确率前提下,对半结构化数据集聚类效率方面具有优势。

摘要：针对二维表父子关系存储结构的不足,提出基于XML半结构化数据的新型产品结构解决方案。设计了基于XML的可重用构件库,以提高产品设计效益;同时提出以踪迹树为核心的产品结构树动态联接思想,以平衡系统的存储与计算能力;给出了踪迹树向产品结构树的映射算法,并提出了可屏蔽系统复杂性的产品结构服务模型。

摘要：结合查询语言Lorel及其与对象查询语言OQL的差异 ,对半结构化数据查询语言的特性进行了深入的分析 .结果表明 。

摘要：为实现对不同类别半结构化数据的精准识别,文章将开展基于大数据和物联网的数据库半结构化数据识别方法的设计研究。笔者通过从各种来源收集数据,包括传感器、日志文件、社交媒体平台、其他数据库等,对半结构化数据所在数据库进行联网,使用大数据中的数据清洗技术进行半结构化数据预处理;对完成预处理的数据库半结构化数据进行特征提取,根据具体的数据识别问题确定模型架构,生成数据识别模型,并实现对半结构数据的识别。对比实验结果表明:设计的方法可以实现对数据库半结构化数据的精准识别。

摘要：在当今的信息时代,网上每天都有海量的数字化信息在生成、存储、传播和转换。这种趋势不可避免地加剧了信息获取的困难,如何有效地利用这些海量信息也成为了亟待解决的难题。给出了一个自适应式的海量半结构化数据采集引擎(AEEMSI)的框架,提出了自适应数据模板、数据网关等概念,并利用此结构框架,开发设计出了可投入实际商业应用的运行系统,完成了对Web中的海量半结构化信息进行提取和重新整合的工作。

摘要：提出了一种基于XML存储半结构化数据的方法，设计并实现了相应存储与解析算法。鉴于OEM模型是一种图状模型，而通常的XML数据模型是树状模型，为此需解决图状模型数据映射为树状模型数据这一关键问题，利用XML元素和属性的语义信息可从语义级别解决该问题。

摘要：本文以标记有序树作为半结构化数据的数据模型 ,研究了半结构化数据的树状最大频繁模式挖掘问题 .已有挖掘算法通常挖掘所有频繁模式 ,其中很多模式为其它模式的子模式 ,针对该问题 ,设计实现了一种最大模式挖掘算法 .该算法采用最右扩展枚举方法无重复枚举所有候选模式 ,利用频繁模式扩展森林实现高效剪枝扩展和挖掘频繁叶模式 ,通过计算频繁叶模式间的包含关系挖掘树状最大频繁模式 .

摘要：大多数半结构化数据都具有一定的结构规律 ,将它们转化为基于关系数据库存储的结构化数据 ,可有效地应用DBMS技术进行处理 .部分不便于转化的数据作特殊处理 ,以保证整个数据的无损映射 .本文在完成DTD的转换后 ,从一种最简单的映射方式入手 ,提出改进方案 ,利用一种基于数据挖掘的模式抽取方法 ,对不同类型的元素分别处理 ,设计了一套有效的溢出数据处理办法 。

摘要：通过分析半结构化数据的特点,以实际的采购退货数据(***)为例,利用DOM对象对基于XML的半结构化的数据进行抽取,设计并实现了一个基于半结构数据的数据仓库ETL工具,解决了商用ETL工具不能直接加载抽取XML文件进行数据仓库数据加载的弊端,为XML半结构化数据的抽取并装载到数据仓库当前细节级中的这一问题的解决进行了有益的探索。

摘要：在如今的大数据时代,企业面临着新的机遇和挑战。通过大数据的分析和应用功能,企业能够提高成本管控的精准度和可靠性,预防成本损失的问题。然而,大数据时代也带来了数据量急剧增加的问题,传统的成本管控方法可能已无法应对如此庞大的数据量,因此需要借助更先进的技术和工具来进行分析和处理。此外,大数据通常包含各种类型的数据,如结构化数据、非结构化数据和半结构化数据,这使得数据的结构和来源各不相同,增加了成本管控的难度。基于上述背景,本文首先简要分析了大数据在企业成本管控中的重要性,其次提出了大数据时代下企业成本管控的策略,包括开发成本管理的大数据模块、设计成本大数据反馈系统以及构建成本大数据分析模式。最后文章阐述了相应的保障建议,以为提升大数据背景下的企业成本管理效果提供支持。