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一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法
被引量:
4
1
作者
张辉
谢科
+1 位作者
庞斌
吴辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期739-742,共4页
为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分...
为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.
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关键词
搜索引擎
算法
特征提取
文档聚类
向量空间模型VSM
KFC算法
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职称材料
题名
一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法
被引量:
4
1
作者
张辉
谢科
庞斌
吴辉
机构
北京航空航天大学开发环境国家重点实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第6期739-742,共4页
基金
国家科技基础条件平台建设资助项目(2005DKA63901)
文摘
为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.
关键词
搜索引擎
算法
特征提取
文档聚类
向量空间模型VSM
KFC算法
Keywords
search engines
algorithm
feature extraction
document clustering
vector space model
KFC algorithm
分类号
TP302.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法
张辉
谢科
庞斌
吴辉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
4
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