基于遗传算法的文本分类及聚类研究

来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/28 02:12:59
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基本信息
【评　　价】(共 0 条) 参与评论
【作　　者】戴文华 [同作者作品]
【出 版 社】 科学出版社     【书 号】 9787030227416
【上架时间】 2008-10-14
【出版日期】 2008 年8月 【开 本】 32 【页 码】 222     【版 次】1-1
【所属分类】数学 >运筹学 > 遗传算法
内容简介目 录封 面查看评论(0)勘误建议
【内容简介】
文本分类和聚类技术是应信息检索和查询需要而出现的自然语言处理领域的重要研究课题。文本分类和聚类问题中的特征选择和抽取技术、文本特征表示、聚类方法的选择和实现以及分类方法的选择和实现，都将对文本分类和聚类结果产生极大影响。针对文本分类和聚类中的文本数据的高维性和稀疏性、同义词和近义词问题、效率与精确度之间的搭配问题以及参数优化问题，本书提出了使用遗传算法与传统分类和聚类方法相结合的思路来进行处理，充分利用了遗传算法的全局优化能力和传统分类及聚类算法的专业知识，有效地提高了文本分类和聚类的效率与精度。
本书可作为自然语言处理专业和相关专业人员自学参考书。
【目录信息】
序
前言
第1章 绪论
1.1 研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 文本分类和聚类存在的问题
1.4 本书研究内容和目标
参考文献
第2章 文本分类和聚类的基本理论及方法
2.1 文本分类和聚类的概念
2.2 文本的表示
2.3 文本预处理
2.4 文本特征选择和抽取
2.5 文本分类方法
2.6 文本聚类方法
2.7 本章小结
参考文献
第3章 遗传算法基础知识
3.1 遗传算法概述
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【书摘】
第1章 绪论
让Internet更好地为人类服务，一直是人们努力的方向。通过不懈努力，人们逐渐掌握了多种技术对不断膨胀的信息进行收集和整理。各种海量信息的复杂性和非结构性，对信息的处理带来了极大的挑战。本书为了解决信息处理中的一些相关问题而进行了深入研究，提出了一些切实有效的措施，为海量信息的处理提供了极大帮助。
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