圖書(shū)館數(shù)字文本智能聚類(lèi)個(gè)性化推薦應(yīng)用研究

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摘要：Web 2.0信息時(shí)代，信息量迅速增加，信息檢索速率卻顯著降低，如何提高信息的自動(dòng)分類(lèi)管理水平，從海量數(shù)據(jù)中高效、準(zhǔn)確、快速獲取有價(jià)值的信息與知識(shí)成為智慧圖書(shū)館亟待研究與解決的問(wèn)題。文章提出了在數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)中運(yùn)用新型文本聚類(lèi)群智能分析方法。該算法通過(guò)改進(jìn)文本間的語(yǔ)義相似度計(jì)算，融合K-means聚類(lèi)算法與蟻群聚類(lèi)算法（Ant Colony Optimization， ACO）的優(yōu)點(diǎn)，在初始分類(lèi)時(shí)將K-means聚類(lèi)算法用作快速分類(lèi)，用分類(lèi)結(jié)果指導(dǎo)更新螞蟻各途徑信息素，指導(dǎo)螞蟻后續(xù)聚類(lèi)途徑選擇，提高聚類(lèi)運(yùn)行效率。（剩余8906字）