Dokumentklustring baserad på optimering av myrkolonier har på senare tid uppmärksammats av många forskare över hela världen. Syftet med dokumentklustring är att placera liknande innehåll i en grupp, och icke-liknande innehåll i separata grupper. Genom att ändra beteendemodellen för myrrörelse försöker vi uppgradera standardmyrans klusteralgoritm. Myrors rörelse är helt slumpmässig i standardklusteralgoritmen. Å ena sidan förbättrar vi algoritmens effektivitet genom att göra myrrörelser målmedvetna, och å andra sidan, genom att ändra reglerna för myrrörelse, ger vi villkor så att bärarmyran flyttar till en plats med intensiv likhet med den transporterade komponenten, och den icke transportörmyran flyttar till en plats där en komponent omges av olika komponenter. Vi testade vår föreslagna algoritm på en uppsättning dokument hämtade från 21578 Reuters Information Bank. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen på presenterar en bättre genomsnittlig prestanda jämfört med standardmyror kluster algoritm, och K-means algoritm.
Kayvan Azaryuon,Babak Fakhar REF föreslog en uppgraderad standardmyrans klusteralgoritm genom att ändra myrornas rörelse helt slumpmässigt för klusterbildning.
A Novel Document Clustering Algorithm Based On Ant Colony Optimization Algorithm
{'venue': 'Journal of Mathematics and Computer Science', 'journal': 'Journal of Mathematics and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}