Rider Moth算法与频繁项集在文档聚类中的应用研究

"这篇学术论文探讨了一种名为Rider Moth Search Algorithm (Rn-MSA) 的新方法，该方法结合了基于频繁项集的特征选择和优化算法，用于文档聚类。研究中，首先对文档进行预处理，接着采用TF-IDF和Wordnet进行特征抽取。之后，通过频繁项集进行特征选择，构建特征知识库。最后，引入Rider优化算法改进飞蛾搜索算法，提出Rn-MSA，以此对文档进行聚类。实验结果表明，提出的文档聚类方法在精度、召回率、F-测量和准确性方面表现出色，最高准确率达到95.90%，显示出其在海量文档管理中的潜力和优势。" 在文档聚类领域，本文提供了一个创新的解决方案，它融合了数据挖掘中的频繁项集概念和优化算法。频繁项集是数据挖掘中用于发现数据库中频繁出现的项集合的技术，常用于市场篮子分析或关联规则学习。在文档聚类中，频繁项集被用来选择最能代表文档主题的特征，降低数据的维度，提高聚类效率。 Rider Moth Search Algorithm（Rn-MSA）是一种受到飞蛾扑火行为启发的优化算法，旨在解决全局优化问题。Rider优化算法（ROA）是为了进一步改进这种搜索策略，以提高收敛速度和找到更优解。将Rider优化与飞蛾搜索算法结合，可以更好地探索解决方案空间，找到更有效的文档聚类。 TF-IDF是一种常用的文本特征权重计算方法，它考虑了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency），以识别具有区分性的词汇。而Wordnet是一个大型英语词汇网络，可用于扩展和理解词汇的语义关系，进一步提升特征选择的质量。 文档聚类是信息检索和大数据分析的重要组成部分，它可以自动将大量文档组织成相关的组或簇，方便用户浏览和理解。传统的方法如K-means、层次聚类等在处理大规模文档集时可能会遇到效率和准确性的问题，因此，新型的Rn-MSA算法旨在解决这些问题，提高文档聚类的性能。 此外，去除停用词（Stop Word Removal）是预处理步骤的关键环节，旨在减少非信息性的词汇，如“the”，“is”等，从而提高聚类的有效性。通过这些技术，Rn-MSA在文档聚类的准确性、召回率和F-测量值上表现优秀，证明了其在实际应用中的价值。 总结来说，这篇论文详细阐述了基于频繁项集的特征选择和Rider Moth搜索算法在文档聚类中的应用，为海量文档管理和信息检索提供了新的思路和工具，对于提升信息组织和检索的效率具有重要意义。