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为了解决动态文本聚类中聚类中心陷于局部极值点的问题，该文提出了基于遗传算法的动态文本聚类方法．采用二进制编码方式对聚类中心进行编码、类内中的点与其类中心的欧氏距离作为适应度函数．通过遗传算子的操作对类中心进行逐步迭代，直至适应度函数收敛，得到使聚类划分效果最好的聚类中心．实验表明该方法可以克服局部极值点的问题，且聚类结果的评价指标Purity（纯度）也比较好．