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內(nèi)容簡介

　　文本分類和聚類技術(shù)是應(yīng)信息檢索和查詢需要而出現(xiàn)的自然語言處理領(lǐng)域的重要研究課題。文本分類和聚類問題中的特征選擇和抽取技術(shù)、文本特征表示、聚類方法的選擇和實(shí)現(xiàn)以及分類方法的選擇和實(shí)現(xiàn)，都將對(duì)文本分類和聚類結(jié)果產(chǎn)生極大影響。針對(duì)文本分類和聚類中的文本數(shù)據(jù)的高維性和稀疏性、同義詞和近義詞問題、效率與精確度之間的搭配問題以及參數(shù)優(yōu)化問題，《基于遺傳算法的文本分類及聚類研究》提出了使用遺傳算法與傳統(tǒng)分類和聚類方法相結(jié)合的思路來進(jìn)行處理，充分利用了遺傳算法的全局優(yōu)化能力和傳統(tǒng)分類及聚類算法的專業(yè)知識(shí)，有效地提高了文本分類和聚類的效率與精度?！痘谶z傳算法的文本分類及聚類研究》可作為自然語言處理專業(yè)和相關(guān)專業(yè)人員自學(xué)參考書。

作者簡介

暫缺《基于遺傳算法的文本分類及聚類研究》作者簡介

圖書目錄

序
前言
第1章緒論
1.1 研究的目的和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 文本分類和聚類存在的問題
1.4 本書研究內(nèi)容和目標(biāo)
參考文獻(xiàn)
第2章文本分類和聚類的基本理論及方法
2.1 文本分類和聚類的概念
2.2 文本的表示
2.3 文本預(yù)處理
2.4 文本特征選擇和抽取
2.5 文本分類方法
2.6 文本聚類方法
2.7 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章遺傳算法基礎(chǔ)知識(shí)
3.1 遺傳算法概述
3.2 標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法
3.3 遺傳算法染色體編碼
3.4 適應(yīng)度函數(shù)
3.5 遺傳算子
3.6 遺傳算法的改進(jìn)
3.7 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章混合并行遺傳算法及其在文本聚類中的應(yīng)用
4.1 k-means算法初始聚類中心的選擇
4.2 混合并行遺傳算法
4.3 基于并行遺傳算法的文本特征詞提取
4.4 基于混合并行遺傳算法的文本聚類
4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章混合并行遺傳算法在文本分類中的應(yīng)用
5.1 基于混合并行遺傳算法的潛在語義挖掘
5.2 基于混合并行遺傳聚類的KNN改進(jìn)算法(HPGA-KNN)
5.3 SMO-SVM算法
5.4 SMO-SVM算法核函數(shù)參數(shù)優(yōu)化
5.5 改進(jìn)的KNN SVM文本分類方法
5.6 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及分析
5.7 本搴小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章總結(jié)和研究展望
6.1 總結(jié)
6.2 后續(xù)研究工作展望
附錄A k-means聚類算法關(guān)鍵代碼
附錄B 遺傳算法聚類關(guān)鍵代碼
附錄C 混合遺傳聚類關(guān)鍵代碼