孫玲芳，李金海

（江蘇科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003）

0 引 言

從2003年的SARS事件開始，新媒體事件逐步呈現(xiàn)在公眾的視野中，并在近幾年里爆發(fā)頻率不斷提高，使得人們認(rèn)識(shí)到了新媒體事件的嚴(yán)重性，對(duì)新媒體事件的預(yù)警研究也成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的熱點(diǎn)。對(duì)新媒體事件的預(yù)警就是在新的新媒體事件未爆發(fā)之前，依據(jù)某種策略對(duì)它進(jìn)行分類，分在不同類中的新媒體事件有著不同的處理措施，確保新媒體事件的及時(shí)發(fā)現(xiàn)以及妥善的處理。

目前常用的聚類方法有：層次法、劃分法、網(wǎng)格法以及密度法。其中被學(xué)者廣泛認(rèn)可的K＿M(jìn)eans算法是一種基于劃分的聚類算法；而另一種啟發(fā)式全局尋優(yōu)算法即遺傳算法（genetic algorithm，GA）近幾年也被大量學(xué)者研究。文獻(xiàn)［1］采用K＿M(jìn)eans算法作為聚類模型的主要算法，提出了一種運(yùn)算速度快，準(zhǔn)確性高的數(shù)據(jù)挖掘方法［1］；文獻(xiàn)［2］將遺傳算法和最近鄰算法動(dòng)態(tài)結(jié)合，得到了一種更優(yōu)秀的聚類算法［2］；文獻(xiàn)［3］發(fā)現(xiàn)遺傳算法與蟻群算法的融合，較單獨(dú)的遺傳算法或蟻群算法，有著更好的聚類效果［3］?？梢娝惴ㄈ诤弦呀?jīng)成為構(gòu)建更為優(yōu)秀的聚類算法的方法，為本文的研究提供了理論依據(jù)。

1 聚類分析的原理

聚類分析是將多個(gè)樣本對(duì)象組成的集合，按相似性分成多個(gè)簇，性質(zhì)相近的歸為同一個(gè)簇，使得分在同一簇中的對(duì)象具有最大的同質(zhì)性，而分在不同簇中的對(duì)象具有最大的異質(zhì)性的過程。聚類分析的一般過程如圖1所示。

聚類算法的選擇需要依據(jù)聚類的目的以及樣本表示的數(shù)據(jù)類型來判斷，而且在有些聚類問題中單個(gè)算法已不能滿足算法的精度要求，這時(shí)就需要將兩個(gè)或兩個(gè)以上的算法相結(jié)合以達(dá)到更佳的效果。

圖1 聚類分析的一般過程

1.1 K＿M(jìn)eans的原理

聚類算法有動(dòng)態(tài)與靜態(tài)之分，動(dòng)態(tài)聚類算法與靜態(tài)聚類算法的主要區(qū)別在于通過不斷的迭代來完成聚類，且在迭代過程中允許樣本從一個(gè)簇中轉(zhuǎn)移到另一個(gè)簇中。K＿M(jìn)eans算法就屬于動(dòng)態(tài)聚類法，因此它也具有動(dòng)態(tài)聚類法的迭代特點(diǎn)［4］。動(dòng)態(tài)聚類法過程如圖2所示。

圖2 動(dòng)態(tài)聚類法過程

K＿M(jìn)eans算法是一種基于劃分的常見的聚類算法，一般采用誤差平方（均方差）作為標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)。具體算法描述為：

Data［n］，k；

（1）C［1］＝data［1］，c［2］＝data［2］…c［k］＝data［k］；／隨機(jī)選取k個(gè)初始中心；

（2）對(duì)于data［1］，data［2］…data［n］，分 別 與c［1］，c［2］…c［k］比較，若與c［i］差值最小，就標(biāo)記為i；

（3）對(duì)于所有標(biāo)記為i的樣本，重新計(jì)算c［i］＝｛∑所有標(biāo)記為i的data／標(biāo)記為i的個(gè)數(shù)｝；

（4）重復(fù)（2）、（3），直到所有c［i］值的變化小于給定閥值。

標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)為

式中：Di——c［i］中的Xk與相應(yīng)的聚類中心的度量即歐幾里德距離［5］。D——?dú)W幾里德距離之和，聚類的目的是使得非相似性（或距離）指標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小，即D最小。

雖然K＿M(jìn)eans算法應(yīng)用廣泛，但該算法也有一定的局限性，該方法最終結(jié)果受初始值影響較大，結(jié)果較易陷入局部最優(yōu)，且對(duì)孤立點(diǎn)敏感。

1.2 遺傳算法的原理

在預(yù)警系統(tǒng)中，新媒體信息來源廣泛、內(nèi)容繁多，一般的聚類算法不能較好的處理，通過研習(xí)大量的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，遺傳算法適合新媒體事件的聚類分析。早在20世紀(jì)70年代就有人提出了遺傳算法，算法原理是模擬自然界生物的遺傳變異的進(jìn)化過程，通過遺傳算子來體現(xiàn)遺傳算法的思想，是一種啟發(fā)式全局尋優(yōu)算法［6］。遺傳算法的思想是基于遺傳規(guī)律與自然選擇。

遺傳算法處理的對(duì)象是染色體，每條染色體都是問題的一個(gè)解，算法的最終目的是選出最適應(yīng)環(huán)境的染色體，即最優(yōu)解。遺傳算法中的樣本組成了群體，個(gè)體對(duì)環(huán)境的適應(yīng)程度稱為適應(yīng)度。在執(zhí)行遺傳算法前，需要進(jìn)行編碼操作：把搜索空間中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成遺傳空間中的染色體；在執(zhí)行遺傳算法后，需要進(jìn)行譯碼操作：把染色體轉(zhuǎn)換為問題原來的數(shù)據(jù)類型。

雖然遺傳算法具有很好的處理約束，能很好的跳出局部最優(yōu)，最終得到全局最優(yōu)解以及全局搜索能力強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)；但遺傳算法全局搜索的特點(diǎn)也使得算法時(shí)間復(fù)雜度較大，不符合新媒體事件預(yù)警系統(tǒng)的及時(shí)性。

2 聚類算法的改進(jìn)

在分析K＿M(jìn)eans與遺傳算法的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)K ＿M(jìn)eans算法以及遺傳算法都較適用于新媒體事件的聚類模型構(gòu)建，而它們各自存在的不足也正好被另一種算法所填補(bǔ)，若能將二者合理的結(jié)合，克服各自的劣勢(shì)，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，必是一個(gè)優(yōu)秀的適應(yīng)新媒體事件聚類的算法。基于此，本文提出了混合K均值遺傳算法（genetic algorithm with K＿M(jìn)eans，GAWKM）的概念。此算法是基于K＿M(jìn)eans算法和遺傳算法原理的設(shè)想，結(jié)合K－Means算法的局部搜索能力與遺傳算法的全局搜索能力，最終得到全局最優(yōu)解，并且算法的時(shí)間復(fù)雜度在規(guī)定范圍之內(nèi)。

2.1 混合K均值遺傳算法的原理

在混合K均值遺傳算法中，選擇過程通過輪盤賭算法實(shí)現(xiàn)，并采用最優(yōu)保存策略保留上代中個(gè)體適應(yīng)度達(dá)種群平均適應(yīng)度1.5倍或以上（若種群規(guī)模較大，可適當(dāng)增大倍數(shù)，可加快算法的收斂速度）的個(gè)體進(jìn)入下一代的父代，缺少的子代則以隨機(jī)方式產(chǎn)生，最大程度保證了混合K均值遺傳算法的收斂［7］。交叉操作則采用單點(diǎn)交叉。通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，變異是遺傳算法能跳出局部最優(yōu)的關(guān)鍵操作，而變異概率決定著變異的效果，因此，讓變異概率隨著群體的平均適應(yīng)度不斷向最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度接近時(shí)，就自適應(yīng)地動(dòng)態(tài)增大。

2.2 混合K均值遺傳算法的具體流程

混合K均值遺傳算法的具體流程如下：

設(shè)樣本總數(shù)為n；聚類簇即聚類中心數(shù)為k（2≤k≤n－1）；交叉概率Pc，變異概率Pm，最大遺傳代數(shù)genmax，已迭代數(shù)gen，適應(yīng)度閥值F。

（1）選擇編碼策略：在混合K均值遺傳聚類算法中，每一條染色體都必須表示所有個(gè)體應(yīng)屬于哪類，所以染色體采用自然數(shù)編碼為佳［8］；設(shè)染色體Y＝（G1，G2，…，Gn），Y為1×n維向量，Gi為Y 上第i位的基因，其中：

RandomGi，

／基因Gi為k類中的某類

／基因的取值覆蓋所有聚類號(hào)，保證每條染色體都有效

在模型中，運(yùn)用式（1）隨機(jī)產(chǎn)生Gi，運(yùn)用式（2）循環(huán)判斷，若條件式（2）未滿足時(shí)，須重置Gi。

（2）定義適應(yīng)度函數(shù)：適應(yīng)度函數(shù)的好壞很大程度上影響遺傳算法的迭代次數(shù)與效果。本文采用“界限構(gòu)造法”［9］

為適應(yīng)度函數(shù)（fitness function）；其中

將求最小極值問題轉(zhuǎn)化為求最大極值問題，可以在選擇操作中直接使用輪盤賭算法。

／保留初始群體中適應(yīng)度最大的個(gè)體

（3）用K＿M(jìn)eans算法對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行優(yōu)化gen＋＋；

／每迭代一次，已迭代數(shù)gen加一操作

／Yj為第j條染色體

優(yōu)化后，得到新的Yj＝（G1，G2，…，Gn）。

／a為采用最優(yōu)保存策略保留的進(jìn)入下代個(gè)體數(shù)｝通過輪盤賭算法選擇剩下的父代：

／r為0至1的隨機(jī)數(shù)

int c；c＝random（1，n）；

／在染色體中隨機(jī)選擇第c位的基因作為交叉點(diǎn)

在交叉操作中采用“基于最短距離基因匹配的算術(shù)交叉?！保?0］

需要注意的是，在這個(gè)學(xué)習(xí)過程中，無論語言也好還是文學(xué)作品也好，其中都包含了很多來自西方國(guó)家的價(jià)值取向，包括價(jià)值觀、人生觀的不同觀念影響，學(xué)生在整體的學(xué)習(xí)過程中很容易將其混淆，形成一種盲目崇拜和向往的思想，進(jìn)而影響到自己對(duì)于價(jià)值觀、人生觀、世界觀的基礎(chǔ)判斷。因此，在英美文化教學(xué)開展的過程中，融入對(duì)于思想政治教育的強(qiáng)調(diào)，使其引領(lǐng)英美文化教學(xué)進(jìn)一步開展是極為必要的[2]。

圖3 傳統(tǒng)交叉操作

而基于最短距離基因匹配的算術(shù)交叉，就能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)交叉操作的這一不足。操作過程如下：

minAj；

／比較出最短距離，并記錄是最短距離的那位基因j

j∈m；

這種交叉方法能夠改進(jìn)遺傳算法的收斂性，防止無意義個(gè)體的產(chǎn)生，加快聚類速度。

（6）變異操作（Mutation）

采用單點(diǎn)變異，變異概率Pm隨著群體的平均適應(yīng)度不斷向最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度接近時(shí)，就自適應(yīng)地動(dòng)態(tài)增大［11］，設(shè)定

按新的變異概率Pmi，選擇染色體Yai，在Yai上隨機(jī)選擇一個(gè)基因位c，并按式（5）變異

／保留新一代群體中適應(yīng)度最大的個(gè)體

（7）判斷算法是否結(jié)束

／達(dá)到最大代數(shù)或滿足適應(yīng)度要求

to（8）；

／執(zhí)行步驟（8）

else continue（3）；

／否則跳到步驟（3）

（8）用K＿M(jìn)eans算法對(duì)最優(yōu)個(gè)體優(yōu)化

／找出每代最優(yōu)個(gè)體中適應(yīng)度最大個(gè)體

Y＝（G1，G2，…，Gn），其中Data［n］＝Y(jié)

／Y為fmax對(duì)應(yīng)的染色體

優(yōu)化后，得到新的Y＝（G1，G2，…，Gn）

／得到的Y 即為最終的最優(yōu)個(gè)體

（9）輸出結(jié)果：Y＝（G1，G2，…，Gn）

／將基因值譯碼成類的編號(hào)

3 仿真實(shí)驗(yàn)

我們運(yùn)用MATLAB7.0編譯混合K均值遺傳算法，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取百度百科收錄的，近幾年（2009、2010、2011年）發(fā)生的新媒體事件50個(gè)，作為訓(xùn)練樣本，并按時(shí)間順序從1－50進(jìn)行標(biāo)記。具體樣本文件信息如圖4所示。

圖4 樣本文件信息

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，上述50個(gè)新媒體事件的時(shí)間分布如表1所示。

表1 時(shí)間分布

通過對(duì)上述50個(gè)以及其它的新媒體事件的分析發(fā)現(xiàn)，新媒體事件大致分為以下四類：

（1）對(duì)社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定有利的事件；

（2）屬于廣大網(wǎng)民自娛自樂的事件；

（3）對(duì)社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定有一定負(fù)面影響的事件；

（4）嚴(yán)重影響社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定的事件。

因此本文設(shè)定聚類數(shù)K＝4；樣本總數(shù)n＝50；交叉概率Pc＝0.7，變異概率Pm＝0.01，最大遺傳代數(shù)genmax＝200，已迭代數(shù)gen，適應(yīng)度閥值F＝0.05。

其中新媒體事件的文本信息通過向量空間模型轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別形式［12］，表示為：

其中，X為新媒體事件的影響度值，Ti表示第i個(gè)特征項(xiàng)的值，Wi表示特征項(xiàng)Ti的向量權(quán)重，特征項(xiàng)為文本中重要的詞語，向量權(quán)重通過詞頻加權(quán)法計(jì)算得來，即某一特征項(xiàng)在文本中出現(xiàn)次數(shù)越多，Wi越大。向量空間模型經(jīng)過特征降維降為5維，這5個(gè)特征項(xiàng)是文本中出現(xiàn)次數(shù)最多的5個(gè)詞，Ti的具體數(shù)值與它的語義強(qiáng)度直接相關(guān)。有關(guān)轉(zhuǎn)換向量空間模型的具體過程這里不再詳述。50個(gè)新媒體事件的影響度在坐標(biāo)軸上的分布如圖5所示。

圖5 樣本分布

橫軸表示樣本的序號(hào)，縱軸表示樣本的影響度值。

將算法及樣本數(shù)據(jù)輸入MATLAB7.0，得到最優(yōu)解Y＝（1，3，3，1，4，4，3，4，4，3，4，3，2，3，3，4，2，3，4，4，4，3，2，2，2，2，2，3，2，3，4，3，4，3，3，3，4，2，4，3，3，1，4，2，1，3，4，3，3，3）；

聚類之后的樣本分布圖如圖6所示。

圖6 樣本聚類分布

具體聚類結(jié)果見表2。

表2 聚類結(jié)果

通過對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)第6，23，31，36，40，50個(gè)新媒體事件的分類結(jié)果，與各大媒體最終對(duì)這些新媒體事件的評(píng)價(jià)有所不同。如分在第三類的40。郭美美事件，本身是一個(gè)炫富事件，應(yīng)該說對(duì)社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定影響不大，但由于之后關(guān)聯(lián)了紅十字的一系列問題，使得國(guó)內(nèi)一時(shí)陷入了慈善荒，最終使事件升級(jí)為第四類新媒體事件。經(jīng)過試驗(yàn)后的再次分析，發(fā)現(xiàn)這6個(gè)事件的誤判，是由于新媒體事件文本信息的不完善以及語義強(qiáng)度判斷算法還不夠精確所致。

第一類新媒體事件屬于對(duì)社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定有利的事件，此類事件不需要有關(guān)部門的刻意引導(dǎo)，適當(dāng)?shù)陌?jiǎng)可以弘揚(yáng)社會(huì)風(fēng)氣；第二類新媒體事件屬于廣大網(wǎng)民自娛自樂的事件，一般此類事件不需要特別的關(guān)注，它們會(huì)隨著時(shí)間的流逝，讓公眾逐漸淡忘；第三類新媒體事件屬于對(duì)社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定有一定負(fù)面影響，這類事件就需要有關(guān)部門及時(shí)做出正確的引導(dǎo)，防止發(fā)展成為第四類事件；而第四類新媒體事件的爆發(fā)則會(huì)嚴(yán)重影響社會(huì)的發(fā)展與穩(wěn)定，輕則擾亂社會(huì)治安，重則造成人員傷亡，對(duì)于這類事件，及時(shí)正確的官方引導(dǎo)是重點(diǎn)，而給予那些惡意煽動(dòng)民意的幕后黑手相應(yīng)的處罰則是輔助措施。經(jīng)過對(duì)四類新媒體事件的分析，我們發(fā)現(xiàn)某個(gè)事件的從屬關(guān)系，并不是一成不變的，有關(guān)部門及時(shí)正確的引導(dǎo)能夠讓事件走向良性的發(fā)展方向，反之亦然。

本次仿真試驗(yàn)的結(jié)果正確率約為88%，應(yīng)該說還較為理想。而導(dǎo)致誤差的大部分原因?qū)⒃诮窈蟮难芯恐胁粩嗤晟啤?/p>

4 結(jié)束語

通過將遺傳算法與K＿M(jìn)eans算法有效結(jié)合，提出了混合K均值遺傳算法，并合理運(yùn)用界限構(gòu)造法、最優(yōu)保存策略、基于最短距離基因匹配的算術(shù)交叉以及變異概率的自適應(yīng)改變等方法，在一定程度上解決了遺傳算法的收斂較慢、不適于處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，以及K＿M(jìn)eans算法易于陷入局部最優(yōu)解、對(duì)孤立點(diǎn)敏感的不足。通過仿真試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)結(jié)果正確率較為理想，說明混合K均值遺傳算法適用于新媒體事件的聚類模型構(gòu)建，但此算法在前期的數(shù)據(jù)收集以及文本信息向計(jì)算機(jī)能識(shí)別的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換精確度方面還不夠完善，在后期的研究中還有待改善。

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