基于小生境混合遗传算法的文本特征词聚类研究

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (1): 202-203.

基于小生境混合遗传算法的文本特征词聚类研究

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受咸宁学院科研重点项目（No.KZ0637）;国家自然科学基金（N0.60442005,No.60673040）;国家社会科学基金（N0.06BYY029）;教育部科学技术研究重点项目（No.105117）5金资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于小生境混合遗传算法的文本特征词聚类方法。该方法首先采用贝叶斯语义模型对语料库进行统计分析，并以K-L距离度量特征词间的距离，然后将小生境遗传算法与K-Means算法相结合，对文本特征词进行聚类，为文本特征词聚类提供了较高的效率和精确度。实验表明该方法是一种高效可行的文本特征词聚类方法。

关键词: 小生境遗传算法 K—L距离 K-means聚类特征词聚类

Abstract: Combined with the global optimization ability of Niche Genetic Algorithm and the efficiency of K-Means Algorithm, a new Text Feature Words Clustering method based on Niche Hybrid Genetic Algorithm is proposed. This method first uses the Bayesian Semantics

Key words: Niche, Genetic algorithm, K-L distance, K-means clustering, Feature words clustering

. 基于小生境混合遗传算法的文本特征词聚类研究[J]. 计算机科学, 2008, 35(1): 202-203. https://doi.org/