应用爬山算法做文本数据的挖掘和分析

本文主要是介绍应用爬山算法做文本数据的挖掘和分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

       爬山算法是一种启发式搜索算法，用于求解优化问题。它从一个初始解开始，逐步通过比较当前解与其邻域解的优劣来选择下一个可能更优的解，直到达到一个局部最优解或者无法进一步改进为止。爬山算法的核心思想是“贪心”，即每一步都选择能使目标函数值增加最多的方向前进。

基本原理

爬山算法从一个随机选定的点开始，然后在每一步中选择当前点的邻居中能最大化目标函数的点作为新的当前点。这个过程会一直持续，直到达到一个局部最大值，即周围的邻居都没有比当前点更好的解。

优缺点

• 优点：
  • 简单易实现：算法逻辑简单，容易编码实现。
  • 计算效率高：在合适的问题上能快速找到解。
• 缺点：
  • 容易陷入局部最优：由于算法本质上是贪心的，容易在复杂的搜索空间中陷入局部最优。
  • 对初始解敏感：算法的最终结果很大程度上取决于初始解的选取。

写一个爬山算法应用在文本数据的挖掘和分析，如关键词提取和信息检索的小例子。

package mainimport ("fmt""github.com/yanyiwu/gojieba""math""math/rand""sort""strings""time"
)// 文档集合
var documents = []string{"我爱北京天安门","北京天安门上太阳升","伟大领袖毛主席","指引我们向前进",
}// 预先分词并存储结果
var tokenizedDocs [][]stringfunc init() {seg := gojieba.NewJieba()tokenizedDocs = make([][]string, len(documents))for i, doc := range documents {tokenizedDocs[i] = seg.Cut(doc, true)}
}// 计算TF-IDF值
func calculateTFIDF(word string, docs [][]string) float64 {// 计算词频（TF）tf := float64(countOccurrences(word, docs)) / float64(len(docs))// 计算逆文档频率（IDF）idf := math.Log(float64(len(docs)) / float64(countDocumentsWithWord(word, docs)))// 计算TF-IDFreturn tf * idf
}// 统计单词在所有文档中出现的次数
func countOccurrences(word string, docs [][]string) int {count := 0for _, words := range docs {for _, w := range words {if w == word {count++}}}return count
}// 统计包含特定单词的文档数量
func countDocumentsWithWord(word string, docs [][]string) int {count := 0for _, words := range docs {for _, w := range words {if w == word {count++break}}}return count
}// 爬山算法
func hillClimbing(docs [][]string, maxIterations int) []string {// 获取所有唯一的单词uniqueWords := getUniqueWords(docs)// 随机选择一组初始关键词currentKeywords := getRandomKeywords(uniqueWords, 5)for i := 0; i < maxIterations; i++ {// 计算当前关键词集的TF-IDF总和currentScore := 0.0for _, keyword := range currentKeywords {currentScore += calculateTFIDF(keyword, docs)}// 尝试替换一个关键词for j := 0; j < len(currentKeywords); j++ {newKeywords := make([]string, len(currentKeywords))copy(newKeywords, currentKeywords)newKeywords[j] = uniqueWords[rand.Intn(len(uniqueWords))]// 计算新关键词集的TF-IDF总和newScore := 0.0for _, keyword := range newKeywords {newScore += calculateTFIDF(keyword, docs)}// 如果新关键词集更好，则更新当前关键词集if newScore > currentScore {currentKeywords = newKeywordsbreak}}}return currentKeywords
}// 获取所有文档中的唯一单词
func getUniqueWords(docs [][]string) []string {uniqueWordsMap := make(map[string]struct{})for _, words := range docs {for _, word := range words {uniqueWordsMap[word] = struct{}{}}}uniqueWords := make([]string, 0, len(uniqueWordsMap))for word := range uniqueWordsMap {uniqueWords = append(uniqueWords, word)}return uniqueWords
}// 从唯一单词中随机选择指定数量的关键词
func getRandomKeywords(uniqueWords []string, numKeywords int) []string {if numKeywords > len(uniqueWords) {numKeywords = len(uniqueWords)}keywords := make([]string, numKeywords)perm := rand.Perm(len(uniqueWords))for i := 0; i < numKeywords; i++ {keywords[i] = uniqueWords[perm[i]]}return keywords
}func main() {// 初始化随机种子rand.Seed(time.Now().UnixNano())// 运行爬山算法bestKeywords := hillClimbing(tokenizedDocs, 1000)// 输出结果fmt.Printf("Best keywords found: %v\n", bestKeywords)
}

代码逻辑：

1. 爬山算法 hillClimbing()‌：

   • 获取所有唯一的单词。
   • 随机选择一组初始关键词。
   • 对于指定的迭代次数：
     • 计算当前关键词集的TF-IDF总和。
     • 尝试替换一个关键词。
     • 如果新关键词集的TF-IDF总和更高，则更新当前关键词集。
   • 返回最终的关键词集。

2. 辅助函数：

   • calculateTFIDF()：计算给定单词的TF-IDF值。
   • countOccurrences()：统计单词在所有文档中出现的次数。
   • countDocumentsWithWord()：统计包含特定单词的文档数量。
   • getUniqueWords()：获取所有文档中的唯一单词。
   • getRandomKeywords()：从唯一单词中随机选择指定数量的关键词。  

运行结果：

Best keywords found: [爱 前进 太阳升 向 我们]

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