蚁群-遗传融合的文本聚类算法

• 作者: 冯博琴 刘连梦 张云 麻首强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 蚁群算法 遗传算法 融合 文本聚类
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 1146-1150
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987x.2007.10.005

摘要

针对蚁群算法容易出现停滞现象而不能对解空间进行全面搜索的问题,提出了一种蚁群-遗传融合的文本聚类算法.该算法将影响蚁群算法性能的4个参数作为遗传算法中的染色体进行编码,基于此又设计出相应的适应度函数以及选择交叉变异算子,通过多次迭代找出最优的参数组合,并将其应用到文本聚类问题上.经与经典的k均值聚类算法、基本的蚁群聚类算法的仿真比较,结果表明所提出算法的聚类效果更好,在3个测试集上的F度量值要比k均值聚类算法分别提高5.69%、48.60%、69.60%,所以更适合于处理较大规模的数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯博琴	西安交通大学电子与信息工程学院	171	3268	30.0	50.0
2	张云	西安交通大学电子与信息工程学院	17	331	10.0	17.0
3	麻首强	西安交通大学电子与信息工程学院	1	29	1.0	1.0
4	刘连梦	西安交通大学电子与信息工程学院	1	29	1.0	1.0