本文關(guān)鍵詞：基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類(lèi)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要第I頁(yè)基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類(lèi)摘要搜索引擎的廣泛應(yīng)用為人們充分利用Web豐富的資源提供了重要保證,然而,Web網(wǎng)頁(yè)數(shù)量巨大以及查詢(xún)的信息不容易用簡(jiǎn)短詞組準(zhǔn)確表達(dá),導(dǎo)致一次搜索返回結(jié)果過(guò)多,如何有效組織這些結(jié)果對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。目前大多數(shù)搜索引擎對(duì)于用戶(hù)查詢(xún),僅僅通過(guò)關(guān)鍵詞匹配、排序,輸出一個(gè)長(zhǎng)且無(wú)層次的列表,然而這個(gè)列表往往達(dá)不到預(yù)期目標(biāo),因?yàn)橛脩?hù)往往需要翻閱多頁(yè)才能找到期望的結(jié)果,尤其是對(duì)于多義詞查詢(xún)。如果能將這些檢索結(jié)果根據(jù)相應(yīng)的語(yǔ)義分類(lèi)別組織在一起,將能更好的幫助用戶(hù)導(dǎo)航瀏覽,提高用戶(hù)的瀏覽效率。與傳統(tǒng)的基于詞頻和統(tǒng)計(jì)的檢索結(jié)果聚類(lèi)方法不同,本文提出了一種基于維基百科知識(shí)的聚類(lèi)算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)檢索結(jié)果的在線高效準(zhǔn)確聚類(lèi)。該算法利用從目前最大的在線知識(shí)庫(kù)—維基百科中挖掘出的詞語(yǔ)間語(yǔ)義關(guān)系,聚類(lèi)后形成更為緊湊的簇、描述性更強(qiáng)的簇標(biāo)簽以及層次結(jié)構(gòu)更合理的樹(shù)型結(jié)構(gòu)。本文首先描述了一種全新的維基知識(shí)的挖掘方法。通過(guò)分析維基百科的組織結(jié)構(gòu)尤其是超鏈接關(guān)系,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法、啟發(fā)式規(guī)則和概率統(tǒng)計(jì)方法,抽象出一個(gè)覆蓋面全、準(zhǔn)確率高的維基辭典,并提出了短語(yǔ)間語(yǔ)義相似度、短語(yǔ)... 內(nèi)容來(lái)自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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