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摘要:
针对传统c-均值等算法在文本聚类中的缺陷,提出了一种基于小生境遗传算法的中文文本聚类新方法,将文本集的聚类问题转化为多峰函数的优化问题.以多峰函数的峰值代表文本的聚类中心,聚类的数目不必预先给定.描述了该聚类方法实现文本聚类时适应值函数的构造方法以及小生境半径的动态估计方法.实验结果表明,该方法提高了文本聚类的平均准确率.
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文献信息
篇名 一种基于小生境遗传算法的中文文本聚类新方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 排挤小生境 文本聚类 多峰函数 密度估计
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 206-208
页数 3页 分类号 TP391
字数 3245字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.06.071
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周献中 南京大学工程管理学院 146 1482 21.0 32.0
2 赵亚琴 南京理工大学自动化系 9 130 6.0 9.0
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研究主题发展历程
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排挤小生境
文本聚类
多峰函数
密度估计
研究起点
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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