摘要翻译：
本文描述了昆士兰技术大学的一个小组在INEX2008上对XML挖掘跟踪所采取的方法。将K树聚类算法应用于文档聚类中，在信息检索环境中引入K树聚类算法。文档聚类中存在着许多大规模的问题。K树由于其复杂度低，在大输入下具有良好的伸缩性。它在效率和质量方面都提供了有希望的结果。利用支持向量机完成文档分类。
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英文标题：
《Document Clustering with K-tree》
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作者：
Christopher M. De Vries and Shlomo Geva
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最新提交年份：
2010
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Information Retrieval        信息检索
分类描述：Covers indexing, dictionaries, retrieval, content and analysis. Roughly includes material in ACM Subject Classes H.3.0, H.3.1, H.3.2, H.3.3, and H.3.4.
涵盖索引，字典，检索，内容和分析。大致包括ACM主题课程H.3.0、H.3.1、H.3.2、H.3.3和H.3.4中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Data Structures and Algorithms        数据结构与算法
分类描述：Covers data structures and analysis of algorithms. Roughly includes material in ACM Subject Classes E.1, E.2, F.2.1, and F.2.2.
涵盖数据结构和算法分析。大致包括ACM学科类E.1、E.2、F.2.1和F.2.2中的材料。
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英文摘要：
  This paper describes the approach taken to the XML Mining track at INEX 2008 by a group at the Queensland University of Technology. We introduce the K-tree clustering algorithm in an Information Retrieval context by adapting it for document clustering. Many large scale problems exist in document clustering. K-tree scales well with large inputs due to its low complexity. It offers promising results both in terms of efficiency and quality. Document classification was completed using Support Vector Machines.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1001.0827