假设我们以半结构化格式给出数据作为树。例如，树可以形成为有效的XML文档或有效的JSON文档。您可以想象它在Haskell或Ocaml中是类似lisp的S表达式或（G）代数数据类型。
我们在树结构中给出了大量的“文档”。我们的目标是聚类相似的文档。通过聚类，我们指的是一种将文档划分为 j 组的方法，使得每个组中的元素看起来彼此相似。
我确信那里有一些论文描述了方法，但由于我在AI / Clustering / MachineLearning领域并不为人所知，我想问一下谁在寻找什么以及在哪里挖掘。
我目前的做法是这样的：
但可以肯定的是，有更好的方法。我的方法的一个弱点是它只会相似 - 聚类具有顶部结构的树木彼此非常相似。如果相似性存在，但发生在树的更远处，那么我的方法可能不会很好地工作。
我想在全文搜索中也有解决方案，但我确实想利用数据中存在的半结构。
如建议的那样，需要在文档之间定义距离函数。如果没有此功能，我们就无法应用聚类算法。
实际上，问题可能在于该距离函数及其示例。我希望文档中根目录附近的元素相同，以便彼此靠近聚类。我们走的树越往下越重要。我想从程序中聚集堆栈跟踪。这些是格式良好的树结构，其中靠近根的函数是失败的内部函数。我需要在堆栈跟踪之间有一个合适的距离函数，这可能是因为代码中发生了相同的事件。
答案 0 :(得分：2)
Here您可能会发现一篇与您的问题密切相关的论文。
摘自：
This thesis presents Ixor, a system which collects, stores, and analyzes
stack traces in distributed Java systems. When combined with third-party
clustering software and adaptive cluster filtering, unusual executions can be
identified.
答案 1 :(得分：2)
鉴于您的问题（堆栈跟踪）的性质，我会将其减少为字符串匹配问题。将堆栈跟踪表示为树有点开销：对于堆栈跟踪中的每个元素，您只有一个父级。
如果字符串匹配确实更适合您的问题，您可以浏览数据，将每个节点映射到散列并为每个'文档'创建其n-gram。
示例：
映射：
使用n-gram，无论根节点如何，您都可以聚类相似的事件序列（在此示例事件12中）
但是，如果您仍然确信需要树木而不是字符串，则必须考虑以下因素：找到树木的相似之处要复杂得多。您将需要找到类似的子树，其子树在更大的深度上相似，从而产生更好的相似性得分。为此，您需要发现封闭子树（子树是扩展它的树的基础子树）。您不想要的是包含非常少见的子树的数据集合，或者您正在处理的每个文档中都存在的子树（如果您不查找频繁的模式，则会获得这些子树）。
以下是一些提示：
一旦你有了频繁的子树，就可以像使用n-gram进行聚类一样使用它们。