Web 2.0信息时代,信息量迅速增加,信息检索速率却显著降低,如何提高信息的自动分类管理水平,从海量数据中高效、准确、快速获取有价值的信息与知识成为智慧图书馆亟待研究与解决的问题。文章提出了在数字图书馆服务中运用新型文本聚类...Web 2.0信息时代,信息量迅速增加,信息检索速率却显著降低,如何提高信息的自动分类管理水平,从海量数据中高效、准确、快速获取有价值的信息与知识成为智慧图书馆亟待研究与解决的问题。文章提出了在数字图书馆服务中运用新型文本聚类群智能分析方法。该算法通过改进文本间的语义相似度计算,融合K-means聚类算法与蚁群聚类算法(Ant Colony Optimization,ACO)的优点,在初始分类时将K-means聚类算法用作快速分类,用分类结果指导更新蚂蚁各途径信息素,指导蚂蚁后续聚类途径选择,提高聚类运行效率。该分析方法因为不需要类别的信息,能自动完成文本分组,所以可以更好地应用到图书馆资源的推荐与检索服务中。图书馆数字文本数据库实验证明,混合蚁群聚类算法比单独的K-means、ACO都具有更好的聚类效果,可以看出该算法的有效性。展开更多
