基于模糊控制和新型混合语义相似度的文本聚类遗传算法

"Fuzzy控制GA与新颖的混合语义相似性策略用于文本聚类" 本文是一篇研究论文，探讨了一种将模糊控制遗传算法（GA）与创新的混合语义相似性策略相结合的方法，应用于文本聚类。该方法旨在解决传统聚类算法在处理文档时忽略相关术语之间概念关系的问题。 文本聚类是数据挖掘领域的一个关键任务，它涉及将文本数据集组织成不同的非重叠类别或簇，以便于理解和分析。在传统的基于向量空间模型（VSM）的聚类方法中，每个文档被表示为一个由词汇项频率组成的向量，这种方法往往忽视了词与词之间的语义联系。为了解决这一问题，本文提出利用语义相似性度量来捕捉这些隐藏的关系。 语义相似性度量通常分为两类：基于词库的方法和基于词典的方法。词库如WordNet提供了词汇间的语义关系网络，可以计算出两个词在概念上的接近程度。而基于词典的方法则可能涉及更复杂的自然语言处理技术，如词干提取、词形还原和上下文依赖分析。 在本文提出的模糊控制遗传算法中，模糊控制被用来处理不确定性，这在文本聚类中是常见的，因为文本的意义往往是模糊的。遗传算法是一种进化计算方法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索解决方案空间，优化聚类结果。结合模糊逻辑，GA能够更好地处理文本聚类中的模糊性和复杂性。 具体实现过程中，首先，使用混合语义相似性策略对文档中的词进行预处理，以增强文档向量的语义信息。然后，这些增强的向量被输入到模糊控制GA中，GA通过迭代过程不断调整和优化聚类中心，使得聚类结果更加符合语义上的相似性。最后，通过比较不同迭代周期的聚类效果，确定最优解。 论文的关键贡献在于提出了一种新颖的混合语义相似性策略，它能够结合多种语义度量方法的优点，提高聚类的准确性。同时，模糊控制GA的引入增加了算法的灵活性，使得聚类结果能够更好地反映出文本的语义结构。 这篇研究工作为文本聚类提供了一个新的视角，即通过融合语义理解与优化算法，改善聚类质量和效率。这种方法对于信息检索、文档分类、社交媒体分析等应用场景具有重要的实际意义。