采用并行协同进化遗传算法的文本特征选择

现有的文本特征选择方法都是串行化的，应用于海量文本数据集时时间效率较低，因此利用并行思想来提高文本特征选择的效率，已成为文本挖掘领域的一个研究热点．本文将遗传算法和并行协同进化算法结合起来，在粗糙集的基础上设计了一个并行协同进化遗传算法并将该算法用于文本特征选择．该方法采用遗传算法搜索特征，利用并行协同进化算法来提高时间效率，从而较快地获得较具代表性的特征子集．实验结果表明该方法是有效的．...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	系统工程理论与实践 2012-10, Vol.32 (10), p.2215-2220
1. Verfasser:	邬开俊鲁怀伟
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Schlagworte:	协同进化文本挖掘特征选择粗糙集遗传算法
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	现有的文本特征选择方法都是串行化的，应用于海量文本数据集时时间效率较低，因此利用并行思想来提高文本特征选择的效率，已成为文本挖掘领域的一个研究热点．本文将遗传算法和并行协同进化算法结合起来，在粗糙集的基础上设计了一个并行协同进化遗传算法并将该算法用于文本特征选择．该方法采用遗传算法搜索特征，利用并行协同进化算法来提高时间效率，从而较快地获得较具代表性的特征子集．实验结果表明该方法是有效的．
ISSN:	1000-6788
DOI:	10.3969/j.issn.1000-6788.2012.10.012