为高效计算树的相似度,提出基于树结构特征的相似度计算方法。通过构造K个节点的所有非同构形态子树,计算其同构个数并作为特征向量进行树的相似度计算。该方法摒弃了直接计算相似度的方式,利用树的结构特征间接表示树的相似度,可有效应用于大规模数据集的相似度计算。实验结果显示:在特征向量提取方面,随着树的节点规模增大,算法时间复杂度呈线性增加;在相似度计算方面,同类数据相似度0. 7以上占比74%,不同类数据相似度不超过0. 2,表明提取的特征向量能够较好地表征原程序。
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