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基于GA与PSO混合优化的Web文档聚类算法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：airbter

【摘 要】

：

Web文档聚类是web数据挖掘的重要任务之一,针对Web文档向量空间的高维性与数据聚类问题的最优化性质,采用LDA对文档向量空间进行降维,提出运用混合优化算法GA_PSO在此低维空

【作 者】

：

黄发良 苏毅娟 

【机 构】

：

福建师范大学软件学院,科学计算与智能信息处理广西高校重点实验室

【出 处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

遗传算法 粒子群优化 混合优化 Web文档聚类 GA (Genetic Algorithm) PSO (Particle Swarm Optimization) 

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Web文档聚类是web数据挖掘的重要任务之一,针对Web文档向量空间的高维性与数据聚类问题的最优化性质,采用LDA对文档向量空间进行降维,提出运用混合优化算法GA_PSO在此低维空间进行寻优,来发现Web文档集的最优簇结构.通过在真实数据集20Newsgroups的实验,结果表明我们的方法具有良好的聚类有效性,能较完全和准确地将主题相关的Web文档聚成一类.

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