【摘要】：搜索引擎的聚類瀏覽技術(shù)可以幫助用戶更好地在搜索引擎返回的結(jié)果中定位自己感興趣的信息。TS-FIC算法通過加工關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘出來的頻繁項集作為類標簽,形成初始聚類,利用頻繁項集之間的語義關(guān)系,把初始聚類組織成樹結(jié)構(gòu)。在形成最終聚類時,引入語義相似度作為計算類相似度的一個考量方面,最后利用一種新的排序方案把最終結(jié)果排序顯示給用戶。實驗表明,該算法具有一定可行性,并在效率與聚類精度方面有不錯表現(xiàn)。
[Abstract]:The clustering and browsing technology of search engine can help users to locate the information they are interested in better in the results returned by search engines. TS-FIC algorithm uses frequent itemsets mined by processing association rules as cluster labels to form initial clustering. Using the semantic relation between frequent itemsets, the initial clustering is organized into tree structure. When the final clustering is formed, semantic similarity is introduced as an aspect of computing class similarity. Finally, a new sorting scheme is used to display the final results to users. Experiments show that the algorithm is feasible and has good performance in efficiency and clustering accuracy.
【作者單位】： 福州大學數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：中科院軟件所開放課題基金資助項目(SYSKF0701) 國家自然科學基金資助項目(61070062)
【分類號】：TP391.1

【共引文獻】

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3 余媛芳;面向產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計的知識獲取研究[D];西北工業(yè)大學;2004年

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7 屈曉健;數(shù)據(jù)倉庫及其挖掘技術(shù)在企業(yè)CRM中的應用研究[D];西北工業(yè)大學;2005年

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10 張煒瑋;基于Web日志的用戶訪問模式挖掘的研究[D];武漢理工大學;2006年

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10 韓開來;柳炳祥;;關(guān)聯(lián)規(guī)則在圖書館新書推薦中的研究[J];科技信息(學術(shù)研究);2007年34期

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7 李敏;基于網(wǎng)格和密度的數(shù)據(jù)流聚類算法研究[D];武漢理工大學;2009年

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10 楊俊杰;灰色聚類與灰靶決策的算法研究[D];廈門大學;2009年

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本文編號：2320513