發(fā)布時間：2018-03-06 08:26

  本文選題：網(wǎng)頁聚類　切入點：后綴樹　出處：《南京大學學報(自然科學版)》2010年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：搜索引擎成為當今在互聯(lián)網(wǎng)上進行信息檢索最常用的工具.主流搜索引擎以與用戶查詢的相關(guān)度排序返回搜索結(jié)果,且自然語言中存在的"一義多詞"和"一詞多義"現(xiàn)象,用戶很難清楚表達他們的意圖,導致往往花費較長時間從結(jié)果列表中選擇所感興趣的話題.針對這種狀況,采用網(wǎng)頁聚類技術(shù)對標題和摘要進行聚類后,并可視化地以樹和圖的方式向用戶快速、全貌和直觀地展示搜索結(jié)果,明顯改善了用戶搜索體驗.在此基礎上設計了網(wǎng)頁聚類原型系統(tǒng)ECE(effective clustering engine),實驗結(jié)果表明該算法具有聚類結(jié)果可讀性好以及聚類準確度比較高的優(yōu)點.
[Abstract]:Search engine has become the most commonly used tool for information retrieval on the Internet nowadays. The mainstream search engine returns the search results in the order of relevance to the user query, and the phenomenon of "one meaning multi-word" and "one word polysemy" exists in natural language. It is difficult for users to express their intentions clearly, which results in a long time choosing topics of interest from the list of results. In view of this situation, web page clustering technology is used to cluster the titles and abstracts. And visually display search results to users in the form of trees and graphs, with a quick, complete and intuitive view, Based on this, a web page clustering prototype system, ECE(effective clustering engineering, is designed. The experimental results show that the algorithm has the advantages of good readability of clustering results and high clustering accuracy.
【作者單位】： 同濟大學嵌入式系統(tǒng)與服務計算教育部重點實驗室計算機科學與技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學基金(60475019,60970061) 博士學科點專項基金(20060247039)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學位論文 前10條

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5 周，

本文編號：1574061