融合SOM和改进PSO的Web文档集成聚类算法

作者：宋剑杰; 王伟

来源：计算机工程与应用, 2010, (34): 111-114.

• Web文档聚类
• 自组织特征映射
• 粗聚类
• 改进PSO算法
• 细聚类
• 集成聚类算法 Web document clustering
• self-organizing maps
• coarse clustering
• improved Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm
• fine clustering
• integrated clustering algorithm

随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文档集成聚类算法。首先根据向量空间模型表示法,用特征词条及其权值表示Web文档信息,其次用SOM算法对文档特征集进行粗聚类,得到一组输出权值,然后用这组权值初始化改进的PSO算法,用改进PSO算法对此聚类结果进行细化,最终实现Web文档聚类。仿真结果表明,该算法能有效提高文档查询的查准率和查全率,具有一定的实用价值。

• 单位
  中南大学; 湖南科技职业学院