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在对XML文档进行数据挖掘时，很多结构语义信息没有被充分考虑进来．为了更好地进行大规模文档集的挖掘，本文首先给出一个新的基于语义和支持度的XML结构模型对每个文档建模．然后根据该模型，提出基于改进粒子群优化的结构聚类方法．实验中，为了增加算法的实用性，将粒子群优化的思想与传统的K均值算法相结合，其优点是能够跳出局部极值．实验结果表明提出的方法在聚类准确性和收敛程度方面都优于传统基于划分的聚类算法．