論文の概要: Cluster-Based Information Retrieval by using (K-means)- Hierarchical
Parallel Genetic Algorithms Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00150v1
- Date: Sat, 1 Aug 2020 02:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 00:54:34.804032
- Title: Cluster-Based Information Retrieval by using (K-means)- Hierarchical
Parallel Genetic Algorithms Approach
- Title（参考訳）: K-means)-階層型並列遺伝的アルゴリズムによるクラスタベース情報検索
- Authors: Sarah Hussein Toman, Mohammed Hamzah Abed, Zinah Hussein Toman
- Abstract要約: クラスタベースの情報検索は、ドキュメントの大きなデータセットを処理する場合、高速である。
検索された文書の品質を高め、IRの効率を高め、ユーザ検索から無関係な文書を減らす。
3つの共通データセット(NLP、CISI、CACM)は、リコール、精度、F測定平均を計算するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cluster-based information retrieval is one of the Information retrieval(IR)
tools that organize, extract features and categorize the web documents
according to their similarity. Unlike traditional approaches, cluster-based IR
is fast in processing large datasets of document. To improve the quality of
retrieved documents, increase the efficiency of IR and reduce irrelevant
documents from user search. in this paper, we proposed a (K-means) -
Hierarchical Parallel Genetic Algorithms Approach (HPGA) that combines the
K-means clustering algorithm with hybrid PG of multi-deme and master/slave PG
algorithms. K-means uses to cluster the population to k subpopulations then
take most clusters relevant to the query to manipulate in a parallel way by the
two levels of genetic parallelism, thus, irrelevant documents will not be
included in subpopulations, as a way to improve the quality of results. Three
common datasets (NLP, CISI, and CACM) are used to compute the recall,
precision, and F-measure averages. Finally, we compared the precision values of
three datasets with Genetic-IR and classic-IR. The proposed approach precision
improvements with IR-GA were 45% in the CACM, 27% in the CISI, and 25% in the
NLP. While, by comparing with Classic-IR, (k-means)-HPGA got 47% in CACM, 28%
in CISI, and 34% in NLP.
- Abstract（参考訳）: クラスタベースの情報検索は、特徴を整理し、抽出し、類似性に応じてWebドキュメントを分類する情報検索(IR)ツールの1つである。
従来のアプローチとは異なり、クラスタベースのIRはドキュメントの大きなデータセットを処理するのが速い。
検索された文書の品質を高め、IRの効率を高め、ユーザ検索から無関係な文書を減らす。
本稿では,K-meansクラスタリングアルゴリズムとマルチデメとマスタ/スレーブPGのハイブリッドPGを組み合わせた(K-means)階層並列遺伝的アルゴリズムアプローチ(HPGA)を提案する。
K-平均は、集団を k 個のサブポピュレーションにクラスタリングし、クエリに関連するほとんどのクラスタを2つのレベルの遺伝的並列性によって並列に操作することで、結果の質を改善する方法として、非関連文書はサブポピュレーションに含まれない。
3つの共通データセット(NLP、CISI、CACM)は、リコール、精度、F測定平均を計算するために使用される。
最後に、3つのデータセットの精度を遺伝的IRと古典IRと比較した。
IR-GAによるアプローチ精度の改善はCACMで45%,CISIで27%,NLPで25%であった。
一方、Classic-IRと比較すると、(k-means)-HPGAはCACMが47%、CISIが28%、NLPが34%であった。
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