6、探索用于超文本文档聚类的遗传算法

探索用于超文本文档聚类的遗传算法

1 引言

随着互联网上信息的多样性和数量不断增长，我们面临着信息检索和索引的新挑战。为了帮助用户高效查找所需信息，开发新的技术变得至关重要。聚类分析作为一种数据挖掘技术，被广泛用于发现数据中的模式，尤其是在处理文本数据时。然而，大多数传统聚类算法仅限于处理数值型或分类属性的数据集。因此，本章将探讨如何使用遗传算法对超文本文档进行聚类。

2 文档的聚类分析

2.1 基本概念

聚类分析的目标是将一组文档划分为若干个同质且分离良好的子集。这种划分使得同一组内的文档彼此相似，而不同组之间的文档则差异较大。聚类分析与分类不同，因为聚类分析在开始时并不知道组的数量和形状。

2.2 文档聚类的主要方法

文档聚类分析的主要方法包括：

• 层次方法 ：提供了一种树状结构的结果，称为树状图。可以采用聚合策略（从单个文档开始，逐步合并）或分裂策略（从所有文档开始，逐步分裂）。

• k-均值方法 ：一种分区方法。用户指定固定数量的群集 k，算法随机选择 k个文档作为初始质心，然后将其他文档分配到最近的质心所在的群集中。质心根据分配到群集的文档重新计算，直到群集组成不再变化。

• 自组织映射方法（SOMs） ：由 Kohonen提出的人工神经网络方法。SOMs中的神经元竞争当前文档，拥有最相似权重向量的神经元被激活，并调整其权重以更接近当前文档。最终，神经元与文档之间的关联揭示了文档之间的拓扑结构