27、遗传算法在超文本文档聚类中的应用

遗传算法在超文本文档聚类中的应用

1. 引言

随着互联网上主页数量的不断增加，我们面临着信息检索和索引的新挑战。为了帮助用户以简单、快速和高效的方式找到所需信息，一些智能技术被广泛应用。这些技术包括神经网络、符号学习和遗传算法，它们可以高效地对不同类别的数据进行分组。本文将详细介绍一种基于遗传算法的超文本文档聚类分析系统——SAGH（Hypermedia Document Grouping Genetic Analysis System），该系统在获取具有相似文档的组方面表现出色。

2. 遗传算法的概念

2.1 基础术语

遗传算法（GA）是一种受遗传学和物种进化启发的搜索和优化技术。其术语基于生物学中的概念，具体定义如下：

• 种群 ：问题潜在解决方案的集合。
• 代 ：进化过程的每一步。
• 染色体 ：以编码形式存储问题解决方案的数据结构。
• 个体 ：种群的每个成员，由染色体及其相应的适应度表示。
• 基因 ：染色体中编码的每个参数。
• 等位基因 ：一个确定基因可以取的每个值。
• 表型 ：通过解码染色体得到的解决方案。
• 基因型 ：存储在染色体中的编码解决方案。
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