本文關(guān)鍵詞： 搜索引擎 算法 特征提取 文檔聚類 向量空間模型VSM KFC算法　出處：《北京航空航天大學(xué)學(xué)報》2007年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了解決用戶在搜索引擎結(jié)果列表中尋找所需信息困難的問題,幫助用戶快速有效地定位有價值的Web文檔,與向量空間模型方法不同,采用基于關(guān)鍵特征的聚類算法(KFC).首先從搜索引擎返回結(jié)果的關(guān)鍵詞里選擇重要的詞作為關(guān)鍵特征,然后通過分析特征間的關(guān)系對特征聚類,最后基于特征聚類結(jié)果實現(xiàn)文檔的聚類.通過對實驗結(jié)果的測試表明了算法的有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult for users to find the needed information in search engine results list, and to help users locate valuable Web documents quickly and effectively, it is different from vector space model. The key feature based clustering algorithm is adopted. Firstly, the key words are selected from the key words of the result returned by the search engine, and then the features are clustered by analyzing the relationship between the features. Finally, the document clustering is realized based on the feature clustering results, and the experimental results show that the algorithm is effective.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室 北京航空航天大學(xué)開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室 北京航空航天大學(xué)開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室 北京航空航天大學(xué)開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室
【基金】：國家科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)資助項目(2005DKA63901)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1497901