Resumen

La naturaleza dinámica de los recursos de información, así como los continuos cambios en las demandas de información de los usuarios, han hecho muy difícil proporcionar métodos eficaces para la minería de datos y la clasificación de documentos. Este trabajo propone un algoritmo eficiente de minería basado en la optimización del caos y la optimización del enjambre de partículas mediante el uso de un modelo de retroalimentación del usuario para proporcionar una lista de las páginas web que mejor coinciden con el usuario. El algoritmo propuesto comienza con una población inicial de muchas partículas que se mueven en un espacio de búsqueda D-dimensional donde cada vector de partícula corresponde a una solución potencial del problema subyacente, que está formado por subconjuntos de páginas web. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque supera significativamente a otros algoritmos en los aspectos de tiempo de respuesta, tiempo de ejecución, precisión y recuerdo.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo minero eficiente de optimización caótica de enjambre de partículas, espacio de búsqueda dimensional, optimización de enjambre de partículas, usuario, páginas web, resultados experimentales, optimización caótica, cambios continuos, minería de datos, clasificación de documentos
• Keywords:efficient particle swarm chaos optimization mining algorithm, dimensional search space, particle swarm optimization, user, webpages, experimental results, chaos optimization, continuous changes, data mining, document ranking