融合SOM和改进PSO的Web文档集成聚类算法

• 作者: 宋剑杰 王伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Web文档聚类 自组织特征映射 粗聚类 改进PSO算法 细聚类 集成聚类算法
• 年，卷（期）: 2010,（34）
• 页码范围: 111-114
• 分类号: TP393
• 字数: 5674字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.34.034

摘要

随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要.Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度.提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Patticle Swarm Optimization)细聚类的Web文档集成聚类算法.首先根据向量空间模型表示法,用特征词条及其权值表示Web文档信息,其次用SOM算法对文档特征集进行粗聚类,得到一组输出权值,然后用这组权值初始化改进的PSO算法,用改进PSO算法对此聚类结果进行细化,最终实现Web文档聚类.仿真结果表明,该算法能有效提高文档查询的查准率和查全率,具有一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	中南大学信息科学与工程学院	130	970	18.0	26.0
2	宋剑杰	湖南科技职业学院电子信息系	19	56	4.0	6.0