【摘要】：目前搜索引擎返回的結(jié)果往往比較多,而且各類文檔混合在一起,沒有針對性,使用者仍然需要花費大量時間來尋找自己感興趣的文檔。提出了一種對搜索結(jié)果動態(tài)聚類算法,利用用戶的興趣特點,從搜索結(jié)果的文檔中抽取摘要,利用這種摘要隨著用戶的瀏覽進程進行動態(tài)聚類,將這些文檔聚成不同類別。用戶只需要找出自己感興趣類別,便可以得到足夠多感興趣的文檔。實驗證明,這種方法是有效的,并具有抗噪聲等良好性能。
[Abstract]:At present, search engines often return a lot of results, and all kinds of documents are mixed together without pertinence. Users still need to spend a lot of time looking for documents of interest to them. In this paper, a dynamic clustering algorithm for search results is proposed. The abstracts are extracted from the documents of the search results according to the user's interest characteristics. The abstracts are clustered into different categories according to the browsing process of the users. Users can get enough documents of interest just to find out the types of interest they are interested in. The experimental results show that this method is effective and has good anti-noise performance.
【作者單位】： 中國科學(xué)院合肥智能機械研究所 中國科學(xué)院合肥智能機械研究所 中國科學(xué)院合肥智能機械研究所 中國科學(xué)院合肥智能機械研究所
【基金】：國家科技支撐計劃( No.2006BAD10A1410)
【分類號】：TP391.3

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2470532