[发明专利]一种路径相似度分析方法以及系统

权利要求书

1.一种路径相似度分析方法，其特征在于，包括：

分别获取基准数据的第一树形数据和问题数据的第二树形数据；

根据相同的遍历规则以及各节点之间的隶属关系对所述第一树形数据和所述第二树形数据的各节点进行遍历以获取各节点的深度值，各节点的所述深度值用于表示各节点在所述第一树形数据或第二树形数据中所位于的层次；

分别根据所述第一树形数据和所述第二树形数据的各节点的深度值确定第一集合和第二集合，其中，所述第一集合包括多个分别与所述深度值对应的第一子集，且各所述第一子集内的所述第一树形数据的节点的深度值相同，所述第二集合包括多个分别与所述深度值对应的第二子集，且各所述第二子集内的所述第二树形数据的节点的深度值相同；

根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值计算所述基准数据和所述问题数据的相似度权值。

2.根据权利要求1所述的路径相似度分析方法，其特征在于，所述根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值计算所述基准数据和所述问题数据的相似度权值之前，所述方法还包括：

确定与所述第一子集对应的各深度值的最大值以及确定与所述第二子集对应的各深度值的最大值；

确定与所述第一子集对应的各深度值的最大值和与所述第二子集对应的各深度值的最大值中的较小值为第一基准深度值；

确定与所述第一子集对应的各深度值的最大值和与所述第二子集对应的各深度值的最大值中的较大值为第二基准深度值；

确定初始化相似度权值W等于0；

确定目标节点个数为c，其中，所述c等于各所述第一子集和各所述第二子集内的节点数的最大值。

3.根据权利要求2所述的路径相似度分析方法，其特征在于，所述根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值计算所述基准数据和所述问题数据的相似度权值包括：

根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值由低到高的顺序依次确定当前深度值是否小于或等于所述第一基准深度值；

若是，则根据字符串编辑距离算法确定与所述当前深度值对应的第一子集和所述第二子集之间的SED值；

若所述SED值等于0，则确定所述相似度权值W＝W+a^^(b-1)*2c，其中，a的取值范围为大于0且小于1，b为所述当前深度值，且b大于或等于1且小于或等于所述第一基准深度值；

若所述SED值不等于0，则确定所述相似度权值W＝W+a^^(b-1)*2c/SED。

4.根据权利要求3所述的路径相似度分析方法，其特征在于，所述根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值计算所述基准数据和所述问题数据的相似度权值还包括：

若根据所述深度值由低到高的顺序依次确定当前深度值大于所述第一基准深度值时，则确定所述当前深度值是否小于或等于所述第二基准深度值；

若是，则确定所述相似度权值W＝W–a^^(b-1)，其中，b大于所述第一基准深度值且小于或等于所述第二基准深度值。

5.一种系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于分别获取基准数据的第一树形数据和问题数据的第二树形数据；

第二获取单元，用于根据相同的遍历规则以及各节点之间的隶属关系对所述第一树形数据和所述第二树形数据的各节点进行遍历以获取各节点的深度值，各节点的所述深度值用于表示各节点在所述第一树形数据或第二树形数据中所位于的层次；

第一确定单元，用于分别根据所述第一树形数据和所述第二树形数据的各节点的深度值确定第一集合和第二集合，其中，所述第一集合包括多个分别与所述深度值对应的第一子集，且各所述第一子集内的所述第一树形数据的节点的深度值相同，所述第二集合包括多个分别与所述深度值对应的第二子集，且各所述第二子集内的所述第二树形数据的节点的深度值相同；

计算单元，用于根据与各所述第一子集和与各所述第二子集对应的深度值计算所述基准数据和所述问题数据的相似度权值。