粒子群优化算法在Web内容挖掘中的应用与研究  

Application and Research of Particle Swarm Optimization Algorithm in Web Content Mining

作　　者：李智勇[1] 

机构地区：[1]青海大学现代教育技术中心,西宁810016

出　　处：《价值工程》2014年第25期224-225,共2页Value Engineering

摘　　要：随着计算机技术在各领域的广泛应用,互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长,本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用,介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理,分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等,重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值,加速因子的设置对算法基本性能的影响,给出了算法中的经验参数设置。With the wide application of computer technology in various fields, the rapid development of the Internet makes information increase exponentially. This paper studies the application of particle swarm optimization algorithm in Web data mining,introduces the basic principle, and analyzes its characteristics. The principle, characteristics, parameter setting and application of the particle swarm optimization algorithm of Web data mining are briefly described. The inertia weight in the particle swarm optimization algorithm and the influence of acceleration factor setting on the basic properties of the algorithm are analyzed, and the experience parameter setting in the algorithm is given.

关 键 词：粒子群优化算法 WEB挖掘 聚类算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]