【摘 要】
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针对k-means在聚类微博用户感兴趣话题时存在的问题,结合粒子群算法,提出一种学习因子、时间因子随惯性权重调整的MPSO-kmeans算法。该算法通过引入随惯性权重调整的学习因子
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61772244)资助
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针对k-means在聚类微博用户感兴趣话题时存在的问题,结合粒子群算法,提出一种学习因子、时间因子随惯性权重调整的MPSO-kmeans算法。该算法通过引入随惯性权重调整的学习因子,增强了惯性权重与学习因子之间的相互作用,提高了算法的全局搜索能力和局部寻优能力。在此基础上,引入线性飞行因子以减少粒子的震荡,近一步提高局部精度搜索能力。实验表明,该算法在聚类微博数据时,具有更好的寻优能力和聚类效果。
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