本文選題：檢索結(jié)果聚類 + 簇描述短語��； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2011年10期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和網(wǎng)頁數(shù)量的飛速增長,搜索引擎已經(jīng)成為從網(wǎng)上獲取信息的首選工具.然而,目前主流的搜索引擎在響應(yīng)用戶提交的檢索請(qǐng)求時(shí),往往以較長的一維列表形式分頁展示結(jié)果,為了找到自己所需要的信息,用戶必須對(duì)該結(jié)果列表進(jìn)行耐心的瀏覽.為了進(jìn)一步提高用戶獲取信息的效率和質(zhì)量,減輕用戶的勞動(dòng)強(qiáng)度,研究者提出了對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行再挖掘、再組織的問題,聚類就是其中的研究熱點(diǎn)之一.本文在分析現(xiàn)有檢索結(jié)果聚類算法存在的問題的基礎(chǔ)上,提出了基于查詢相關(guān)性分析的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)聚類算法,該算法通過分析短語與查詢項(xiàng)的關(guān)聯(lián)程度,提取作為候選簇標(biāo)簽的短語,然后根據(jù)這些標(biāo)簽確定網(wǎng)頁摘要隸屬的候選簇,最后基于對(duì)候選簇和標(biāo)簽的評(píng)價(jià)進(jìn)行簇篩選和歸并,得到聚類結(jié)果及每個(gè)簇的標(biāo)簽.在相同環(huán)境下進(jìn)行的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,所提出的算法優(yōu)于相關(guān)工作,而且需要更少的信息資源支持.
[Abstract]:With the popularity of the Internet and the rapid growth of the number of web pages, search engines have become the first choice to obtain information from the Internet. However, when the mainstream search engines respond to the requests submitted by users, they often display the results in the form of a long one-dimensional list. In order to find the information they need, the users must browse the result list patiently. In order to further improve the efficiency and quality of users' access to information and reduce the labor intensity of users, researchers put forward the problem of remining and reorganizing retrieval results, among which clustering is one of the research hotspots. On the basis of analyzing the problems existing in the existing retrieval result clustering algorithms, this paper proposes a tag-driven clustering algorithm based on query correlation analysis, which analyzes the correlation between phrases and query items. The phrases used as candidate cluster tags are extracted, and then the candidate clusters are determined according to these tags. Finally, the clustering results and the labels of each cluster are obtained by clustering and merging based on the evaluation of candidate clusters and tags. The comparison experiments in the same environment show that the proposed algorithm is superior to the related work and needs less information resources.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【分類號(hào)】：G353.1

【參考文獻(xiàn)】

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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(hào)：2007751