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基于網(wǎng)頁聚類的搜索結(jié)果優(yōu)化算法研究

發(fā)布時(shí)間:2019-04-21 13:26
【摘要】:針對(duì)目前搜索引擎搜索結(jié)果中普遍存在大量重復(fù)網(wǎng)頁的現(xiàn)象,提出了一種基于聚類算法DBSCAN的搜索結(jié)果優(yōu)化算法。該算法選取源搜索結(jié)果中排名靠前的部分網(wǎng)頁,對(duì)這部分網(wǎng)頁根據(jù)網(wǎng)頁相似度進(jìn)行DBSCAN聚類,最大限度剔除冗余網(wǎng)頁,實(shí)現(xiàn)搜索結(jié)果的優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法可以提高搜索結(jié)果的全面性和準(zhǔn)確性,提升用戶使用搜索引擎的滿意度。
[Abstract]:In view of the phenomenon that there are a large number of repeated web pages in search engine search results, a search results optimization algorithm based on clustering algorithm DBSCAN is proposed in this paper. The algorithm selects some of the top pages in the source search results, and carries out DBSCAN clustering of these pages according to the similarity of the pages. The redundant pages are eliminated to the maximum extent and the search results are optimized. The experimental results show that the algorithm can improve the comprehensiveness and accuracy of search results and improve the satisfaction of users using search engine.
【作者單位】: 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】:浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(X105739)
【分類號(hào)】:TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2462241

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