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基于概念分组的Web搜索结果聚类算法
被引量:
2
1
作者
李红梅
丁振国
+1 位作者
周水生
周利华
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期130-134,共5页
为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果,快速有效地定位有价值的Web文档,提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法.首先,建立特征词同现网络,利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联,形成主题概念类;然后,计算文档与各概念类之间...
为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果,快速有效地定位有价值的Web文档,提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法.首先,建立特征词同现网络,利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联,形成主题概念类;然后,计算文档与各概念类之间的距离,据此实现Web搜索结果的聚类;最后,综合考虑特征词在类内和文档集中的重要性进行类别标签的选择.实验结果表明本算法具有较好的聚类性能,明显优于k-均值算法,且产生的类别标签容易理解.
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聚类
概念分组
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题名
基于概念分组的Web搜索结果聚类算法
被引量:
2
1
作者
李红梅
丁振国
周水生
周利华
机构
西安电子科技大学计算机学院
西安电子科技大学理学院
出处
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期130-134,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60603098)
文摘
为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果,快速有效地定位有价值的Web文档,提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法.首先,建立特征词同现网络,利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联,形成主题概念类;然后,计算文档与各概念类之间的距离,据此实现Web搜索结果的聚类;最后,综合考虑特征词在类内和文档集中的重要性进行类别标签的选择.实验结果表明本算法具有较好的聚类性能,明显优于k-均值算法,且产生的类别标签容易理解.
关键词
信息检索
搜索引擎
WEB文档
聚类
概念分组
Keywords
information retrieval
search engine
Web document
clustering
conceptual grouping
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于概念分组的Web搜索结果聚类算法
李红梅
丁振国
周水生
周利华
《华南理工大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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