基于蚁群优化在Web数据挖掘分类模型的实现

• 作者: 吴林旭 姚跃华 黄晶
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 Web挖掘 数据挖掘 分类规则
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 89-91
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.03.026

摘要

蚁群优化是人工智能领域中群体智能的分支之一,已经成功地应用于旅行推销员、作业调度选择等优化问题上,但用它解决数据挖掘问题还是一个新的研究课题.本文提出一种蚂蚁分类算法Ant_Miner3,并在Web数据挖掘中采用相应的页面优化分类方法,对非结构化数据集的处理进行了相关的研究和优化.经实验验证,该算法能够导出更优更简洁的分类规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄晶	长沙理工大学计算机与通信工程学院	7	13	2.0	3.0
2	姚跃华	长沙理工大学计算机与通信工程学院	16	123	7.0	10.0
3	吴林旭	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	9	1.0	1.0