融合模拟退火的遗传算法在文档聚类中的应用  被引量:2

Application of Genetic Algorithm Fusing Simulated Annealing in Document Clustering

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作  者:白曦[1] 吕晓枫[2] 孙吉贵[1,3] 

机构地区:[1]吉林大学计算机科学与技术学院 [2]吉林大学计算机教学中心 [3]吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012

出  处:《计算机工程与应用》2006年第23期144-148,共5页Computer Engineering and Applications

基  金:国家自然科学基金资助项目(编号:60473003);吉林省科技发展计划资助项目(编号:20040526)

摘  要:为了准确高效地对网上获取的文档进行聚类,在布尔逻辑模型的基础上提出了一种改进的最优相似度搜索方法。该方法将模拟退火的思想融入到遗传算法当中,通过“撒种”操作将模拟退火算法的局部搜索能力以及遗传算法的全局搜索能力结合起来。实验表明,使用该混合算法对文档进行聚类,不仅搜索效率得到了提高,而且准确度优于使用传统的遗传算法。In order to cluster and categorize the documents from interact accurately and efficiently,we propose an ameliorated searching method of the best similarity.This method fuses the idea of Simulated Annealing(SA) into Genetic Algorithm(GA) and combines the local searching capacity of SA and the global searching capacity of GA by seeding operation.The experiment shows that using this method to cluster documents,not only the efficiency of searching could be increased but also the accurate of clustering is better than that of using traditional SA.

关 键 词:布尔模型 向量空间模型 文档聚类 遗传算法 模拟退火 

分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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