基于聚类的覆盖优化方法及其在协作式搜索中的应用

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基于覆盖的神经网络学习算法大多数都属于示例学习,本文提出一种新的求覆盖方法——反馈式观察学习方法。其思想是利用聚类的方法求簇(覆盖),然后对其学习的结果进行指导反馈,其本质是一种有师指导学习过程中指导推迟的学习方式。形成的覆盖形状可以是多样的,覆盖数大大减少,优化了覆盖领域,实验证明其有效性和抗噪声能力。
　　本文先从覆盖的基本概念出发,分析了各种覆盖优化算法的特点,并对最优覆盖的概念进行了初步的探讨,得出最优覆盖的几个原则。紧接着对传统的求覆盖方法提出问题,简要分析问题的原因后提出可以利用聚类方法的特点去克服这些问题,即用聚类的方法来求取覆盖,在对聚类方法简要的介绍后提出基于聚类的覆盖优化方法(A Learning Algorithm of Optimum Covering Based on Clustering),简称CbC,并通过实验验证了该算法的有效性和可行性。最后,通过对实验的分析,提出把聚类求覆盖的方法与普通求覆盖的方法结合起来形成基于聚类优化覆盖的集成学习方法,通过实验证明了其有效性,并在文本分类实验中也有较好的准确率。
　　基于聚类的覆盖优化方法在文本分类中也有着不错的准确率,所以把其应用到全文搜索中的文本分类。本文是利用P2P的技术实现点点之间相互协作搜索,并对搜索的结果进行归类,方便用户分类查找。基于P2P的搜索也是近年来搜索研究的一个热点。
　　论文所做的工作如下:
　　(1)本文主要是把聚类方法引入到覆盖的求取中,求得的覆盖形状各种各样,表示形式也是多种多样的,为覆盖的求取提供一种新的途径。
　　(2)聚类优化覆盖(CbC)与其它分类方法集成起来形成基于聚类优化覆盖的集成学习方法,实验证明其方法的有效性。
　　(3)把聚类优化覆盖的集成学习方法应用于全文搜索中的文本分类,并应用于协作式搜索,实现互联网上任何两台机器之间都可以相互协作搜索,实现点对点的信息共享。
　　本文在基于聚类优化覆盖算法方面和协作式搜索方面完成了一定的工作,但是还存在一些不足,今后可以在以下方面继续研究:
　　(1)算法的复杂性；
　　(2)算法的适用范围；
　　(3)协作式搜索中节点信息的有效管理与安全验证；
　　(4)协作式搜索的产品化。

著录项

作者
田福生;
展开▼
作者单位

安徽大学;

展开▼
授予单位安徽大学;
学科计算应用技术
授予学位硕士
导师姓名张燕平;
年度 2008
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类算法理论;
关键词
覆盖优化算法; 神经网络; 聚类方法; 协作式搜索; 集成学习;

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