【摘 要】
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大数据时代下,档案文本数据规模海量递增,增加了聚类分析的难度,如何准确、高效的实现档案数据全自动分类。而针对以往PSI算法在高纬度、稀疏特征中易于陷入局部最优,本文引入GWO算法,通过对种群精英个体的克隆和变异,及基于DE算法的个体更新算法创新,来规避早期收敛和局部最优的问题,而后,引入FastText有监督快速分类方法,基于softmax分层技术完成海量档案数据的全自动化分类,以提升档案分类的可靠性和效率。
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大数据时代下,档案文本数据规模海量递增,增加了聚类分析的难度,如何准确、高效的实现档案数据全自动分类。而针对以往PSI算法在高纬度、稀疏特征中易于陷入局部最优,本文引入GWO算法,通过对种群精英个体的克隆和变异,及基于DE算法的个体更新算法创新,来规避早期收敛和局部最优的问题,而后,引入FastText有监督快速分类方法,基于softmax分层技术完成海量档案数据的全自动化分类,以提升档案分类的可靠性和效率。
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