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针对特征词权重表示文本时存在的局限性和遗传K-均值算子操作的低效性,首先通过特征词权重因子(WF)和特征向量结合位置权重信息的方法进行文本预处理,在此基础上通过遗传控制因子(GCF)改进遗传K-均值文本聚类算法。在个体进行交叉和变异时,使用GCF对其进行控制,并对交叉和变异概率采用自适应控制,确保了优质个体顺利进入到下一代种群。实验表明,该研究不仅对特征词分类及其权重的有效计算作出改进,还使文本聚类精度得到提高。