스키마 클러스터링은 스키마의 통합을 위한 전처리 단계로서 중요하다. 본 논문에서는 XML 스키마를 클러스터링하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 스키마 사이의 유사도를 계산한다. 특히 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 유사하다는 가정하에 스키마 사이의 유사도를 공통된 구조의 크기로 정의한다. 이를 위해서 경로 사이에 서로 대응하는 엘리먼트의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, $99\%$의 정확률과 $93\%$의 클러스터링률을 보여 기존의 알고리즘보다 우수하였다.
Schema clustering is important as a prerequisite to the integration of XML schemas. This paper presents an efficient method for clustering XML schemas. The proposed method first computes similarities among schemas. The similarity is defined by the size of the common structure between two schemas under the assumption that the schemas with less cost to be integrated are more similar. Specifically, we extract one-to-one matchings between paths with the largest number of corresponding elements. Finally, a hierarchical clustering method is applied to the value of similarity. Experimental results with many XML schemas show that the method has peformed better compared with previous works, resulting in a Precision of $99\%$ and a rate of clustering of $93\%$ in average.
