基于改进CFSFDP算法的文本聚类方法研究  

Research on text clustering method based on improved CFSFDP algorithm

作　　者：常娟 CHANG Juan(Haojing College of Shaanxi University of Science and Technology,Xi'an 712000,China)

机构地区：[1]陕西科技大学镐京学院,陕西西安712000

出　　处：《中国高新科技》2024年第21期29-31,共3页

基　　金：2021年陕西科技大学镐京学院校级科研项目“基于多密度峰值的CFSFDP算法改进及其应用研究”(项目编号:21XJ13)。

摘　　要：为进一步提升电信投诉文本的聚类效果,以便更高效地分析与处理用户反馈,文章首先概述CFSFDP算法与差分进化算法;其次,设计一种改进的CFSFDP聚类方法,运用差分进化算法实现了对CFSFDP算法中重要参数的自动寻优,大幅提高聚类准确性;最后,通过实验说明本文设计的改进方法在聚类精度、纯度、召回率及F值等指标上表现出色,从而为电信投诉文本高效聚类提供了创新解决方案。In order to further improve the clustering effect of Telecom complaint text,so as to analyze and process user feedback more efficiently,this paper first summarizes CFSFDP algorithm and differential evolution algorithm;secondly,an improved CFSFDP clustering method is designed,and the differential evolution algorithm is used to automatically optimize the important parameters of CFSFDP algorithm,which greatly improves the clustering accuracy;finally,experiments show that the improved method designed in this paper performs well in clustering accuracy,purity,recall rate and F value,which provides an innovative solution for efficient clustering of Telecom complaint text.

关 键 词：CFSFDP算法 文本聚类 聚类算法 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]