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Avances en algoritmos de optimización metaheurística en la agrupación de texto de big data

Autores: Abualigah, Laith; Gandomi, Amir H.; Elaziz, Mohamed Abd; Hamad, Husam Al; Omari, Mahmoud; Alshinwan, Mohammad; Khasawneh, Ahmad M.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Avances en algoritmos de optimización metaheurística en la agrupación de texto de big data


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Metaheurística
Optimización
Algoritmos
Agrupación de textos
Aplicaciones
Procedimientos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 48

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento presenta una exhaustiva encuesta de los algoritmos de optimización metaheurística en las aplicaciones de agrupación de texto y destaca sus procedimientos principales. Estos algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) son reconocidos como métodos prometedores de inteligencia de enjambre debido a su exitosa capacidad para resolver problemas de aprendizaje automático, especialmente problemas de agrupación de texto. Este documento revisa toda la literatura relevante sobre aplicaciones de agrupación de texto basadas en metaheurísticas, incluyendo muchas variantes, como métodos básicos, modificados, hibridados y multiobjetivo. Además, se presentan los procedimientos principales de agrupación de texto y discusiones críticas. Por lo tanto, esta revisión informa sobre sus ventajas y desventajas y recomienda posibles caminos para investigaciones futuras. Las palabras clave principales consideradas en este documento son texto, agrupación, metaheurística, optimización y algoritmo.

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