本文關(guān)鍵詞： 搜索結(jié)果聚類 詞間語(yǔ)義相關(guān)度 文檔相似度　出處：《鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2009年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：將查詢結(jié)果根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行聚類是提高搜索引擎服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)之一.搜索結(jié)果聚類時(shí)只能從文檔標(biāo)題和文檔片段中抽取有限信息,傳統(tǒng)聚類方法難以準(zhǔn)確計(jì)算其相似度.提出了一種基于詞間語(yǔ)義相關(guān)度的搜索結(jié)果聚類算法,該算法以詞為聚類的核心,詞所出現(xiàn)的文檔為詞的屬性,根據(jù)詞在搜索結(jié)果文檔中共現(xiàn)的情況來劃分類別.該方法可以充分利用詞間的語(yǔ)義相關(guān)性,類別劃分后即可確定類名.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)搜索結(jié)果聚類時(shí)與K-Means和STC算法相比,質(zhì)量上有所提高.
[Abstract]:The query results according to the content of the clustering is one of the key technologies to improve the quality of search engines. Search results clustering only from the title of the document and document fragments from limited information, the traditional clustering methods are difficult to accurately compute the similarity. We propose a new clustering word semantic correlation algorithm based on search results, the algorithm based on word as the core of the word clustering, document word attributes, according to the words in the search results to the present situation of document classification. This method can make full use of semantic relation between words, classification can be determined after class. The experimental results show that the search results clustering when compared with K-Means and STC algorithm. The quality should be improved.

【作者單位】： 北京石油化工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;
【基金】：北京市教育委員會(huì)項(xiàng)目,編號(hào)KM200610017007
【分類號(hào)】：TP391.1;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1517782