文献类型：会议

作　　者：康健 乔少杰 格桑多吉 韩楠 尼玛扎西 范晓刚

作者单位：西南交通大学 信息科学与技术学院 成都 610031 西南交通大学 生命科学与工程学院 成都 610031 西藏大学工学 院计算机科学系 拉萨 850000

会议文献：第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议论文集

会议名称：第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

会议日期：20131018

会议地点：福建漳州

主办单位：中国计算机学会;中国人工智能学会

出版日期：20131018

语　　种：中文

摘　　要：为了将群体智能技术应用于半结构化的藏文Web文本聚类中，提出了基于群体智能的半结构化藏文Web文本聚类算法SCAST (A Semi-structured Tibetan Text Clustering Algorithm Based on Swarm Intelligence)，充分考虑群体智能技术对藏文文本聚类准确性和时间效率的影响.SCAST算法包含三个主要步骤：(1)运用向量空间模型表示藏文文本信息，将藏文文本和智能蚁群随机地放置于文本向量空间中；(2)智能蚂蚁随机地选择藏文文本，计算藏文文本在当前局部区域内的相似性，获得拾起或者放下文本的概率，进而决定是否"拾起"，"移动"，"放下"藏文文本；(3)通过多次迭代训练，将藏文文本按其相似性聚集在一起，得到最终聚类结果.大量真实藏文Web文本数据上的实验结果表明：相比于传统的k-means聚类算法，基于群体智能的藏文文本聚类算法在聚类准确率上平均提高约7.8％.

关 键 词：群体智能 藏文 聚类技术 群体相似度  

分 类 号：TP311]