本文選題：自組織特征映射 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《情報學報》2002年02期

【摘要】：近年來Internet迅猛發(fā)展 ,網(wǎng)上的信息急劇膨脹 ,如何高效、高質(zhì)量地檢索到用戶所感興趣的中文信息資源 ,是當前我國Internet資源發(fā)現(xiàn)的熱點問題之一。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自組織特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探討了其網(wǎng)絡(luò)模型和算法 ,而后提出一種聚類用戶所感興趣的中文Web文檔的層次聚類方法 ,從而提高中文Web文檔的檢索質(zhì)量
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of the Internet, the information on the Internet has expanded rapidly. How to efficiently and high-quality retrieve the Chinese information resources which the users are interested in is one of the hot issues of Internet resource discovery in our country. In this paper, the idea and method of SOM (self Organizing Map), one of the neural network clustering methods, is introduced into the Chinese Web search engine. Then, a hierarchical clustering method for clustering Chinese Web documents of interest to users is proposed to improve the retrieval quality of Chinese Web documents.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學計算機網(wǎng)絡(luò)研究所 合肥工業(yè)大學計算機網(wǎng)絡(luò)研究所
【基金】：國家自然科學基金項目的資助 (項目編號 :79970 0 5 8)
【分類號】：G354
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本文編號：2075141