本文關鍵詞：基于相似圖片聚類的Web文本特征算法　出處：《計算機工程》2014年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：對于圖文不符的低質量網(wǎng)頁,現(xiàn)有基于文本關鍵詞的圖片搜索引擎得到的結果相關性較差。針對該問題,將圖片的相似性聚類信息和網(wǎng)頁質量因素融入文本分析過程,提出一種基于相似圖片聚類的Web文本特征算法。根據(jù)網(wǎng)頁Page Rank值、關鍵詞HTML標簽類別和關鍵詞詞性類別的不同,分別賦予其不同的權重并代入計算公式,綜合計算得到整個聚類中全部關鍵詞的文本特征值,并通過設置閾值提取高相關文本。對隨機選取的15個圖片聚類進行實驗分析,結果表明,與百度和谷歌目前所用圖片搜索算法相比,該算法能夠準確地找到反映圖片內容的真實文本,提高圖片檢索的精度。
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【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【分類號】：TP391.1;TP391.41
【正文快照】： 中文引用格式:方爽,殷俊杰,徐武平.基于相似圖片聚類的Web文本特征算法[J].計算機工程,2014,40(12):161-165,171.英文引用格式:Fang Shuang,Yin Junjie,Xu Wuping.Web Text Feature Algorithm Based on Similar Image Clustering[J].Computer Engineering,2014,40(12):161-165

【共引文獻】

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1 劉鈺峰;異構信息網(wǎng)絡檢索技術研究[D];湖南大學;2014年

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本文編號：1352205