本文選題：搜索引擎 + 文本聚類��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2012年04期

【摘要】：為有效地彌補(bǔ)全文搜索引擎的不足,提出了一種動(dòng)態(tài)求解的最優(yōu)密度聚類算法并加以實(shí)現(xiàn)。該算法構(gòu)造了一顆簇關(guān)系樹(shù),將兩種典型聚類算法:密度聚類算法DBSCAN和層次聚類算法BIRCH進(jìn)行有效結(jié)合,對(duì)聚類參數(shù)ε進(jìn)行動(dòng)態(tài)求解,以達(dá)到參數(shù)ε的最優(yōu)。與其它文本聚類算法相比,該算法的查詢結(jié)果與用戶感興趣的主題相關(guān)度較大,對(duì)具有二義性的關(guān)鍵詞有較高的查準(zhǔn)率,能有效提升搜索引擎的查詢效率,加快用戶搜索信息的速度。
[Abstract]:In order to make up for the deficiency of full-text search engine, a dynamic optimal density clustering algorithm is proposed and implemented. This algorithm constructs a cluster relation tree and combines two typical clustering algorithms: density clustering algorithm DBSCAN and hierarchical clustering algorithm Birch to solve the clustering parameter 蔚 dynamically in order to achieve the optimal parameter 蔚. Compared with other text clustering algorithms, the query results of this algorithm are more relevant to the topics of interest to users, and have a higher precision for keywords with ambiguity, which can effectively improve the query efficiency of search engines. Speed up user search for information.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.1

【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)：2055269