作者：李立莉大数据环境图书碎片化信息精确整合
摘要：为了便于人们更好地组织信息和管理信息，需要对大数据环境下的图书碎片化信息进行精确整合。针对当前方法存在聚类准确度较低、聚类质量较差，导致整合效果不佳的问题，提出一种基于中心加权模糊聚类的图书碎片化信息整合方法，以去除图书碎片化信息样本中的冗余特征和不相关特征为选择标准，采用蚁群算法的优秀搜索能力找到图书碎片化信息样本中的最优特征子集。在此基础上，随机初始化c个聚类中心，给得到的文本特征子集中的每个特征项赋予权值，计算采样信息中各个特征项的隶属度、聚类中心以及聚类中心对应权值；输入最优特征子集中的一个样本，每个样本都分别和现有的聚类中心计算隶属度，找到隶属度最大的中心，判断隶属度是否大于设定阚值．如果大于设定阈值则进行聚类中心位置更新，并对更新位置的聚类中心进行加权，实现图书碎片化信息整合。仿真结果表明，所提方法能够以较高的准确度实现大数据环境下图书碎片化信息的高质量整合。
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