改进蚁群算法在文本聚类中的应用的研究.pdfVIP

29卷第3期 微电子学与计算机 V01．29No．3 March2012 2012年3月 MICR()El。ECTR()NICSCOMPUTER 改进蚁群算法在文本聚类中的应用研究 吕 岩 (营口职业技术学院，辽宁营口115000) 摘要：提出了一种改进蚁群文本聚类算法．改进蚁群文本聚类算法利用信息素对蚂蚁随机移动进行控制。使蚂蚁 朝着文本向量相对集中的区域移动，缩短蚂蚁寻找文本向量簇的时间，提高聚类效率．采用复旦大学中文文本分类 语料库进行仿真实验。实验结果表明，改进蚁群文本聚类算法不仅加快了文本聚类算法的收敛速度，而且提高文本 聚类结果的精度． 关键词：蚁群算法；文本聚类；向量空间模型；信息素 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1000一7180(2012)03--0031--04 ResearchofText Basedon Ant Clustering ImprovedColonyAlgorithm LvYan VocationalTechnical1 (Yingkou College，Yingkou15000，China) Abstract：This atext basedonant antmobileiscontrolled paperproposesclusteringalgorithm colonyalgorithm，the informationtOtextvectoroftherelativeconcentrationofthearea，shortencluster the by time，improveclustering simulation iscarriedouton efficiency．Theexperiment theFudan Chinesetextdata，theresultsshowthat university the text thetext and the proposedclusteringalgorithmspeedsup clusteringalgorithmconvergencespeedimproves oftext results． accuracyclustering words：ant Key colonyalgorithm；textclustering；vectorspacemodel,pheromone 些新的聚类算法，如遗传算法，蚁群算法[5]．遗传算 1 引言 法收敛速度慢，文本聚类效率低；蚁群算法的蚂蚁行 在互联网上，大部分信息以文本形式出现，文本 动缺乏目的性，随机性太大，影响文本聚类收敛速度 聚类[1]是一种无指导的分类方法，它可以将一个文 和本聚类结果的精确率．这些不足不仅限制了蚁群 本集分成若干称为集簇的子集。集簇中的成员间相 聚类算法的发展，也限制了文本聚类的发展[6]． 似性比较大，集簇间文本相似性比较小．当前文本聚 针对传统蚁群算法在文本聚类过程存在的不 类算法有平面聚类法和层次聚类法两大类【2]．平面 足，本文提出