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

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要 基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類 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)于用戶查詢，，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)橛脩敉枰喍囗?yè)才能找到期望的結(jié)果，尤其是對(duì)于多義詞查 詢。 如果能將這些檢索結(jié)果根據(jù)相應(yīng)的語(yǔ)義分類別組織在一起，將能更好 的幫助用戶導(dǎo)航瀏覽，提高用戶的瀏覽效率。與傳統(tǒng)的基于詞頻和統(tǒng)計(jì) 的檢索結(jié)果聚類方法不同，本文提出了一種基于維基百科知識(shí)的聚類算 法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)檢索結(jié)果的在線高效準(zhǔn)確聚類。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)導(dǎo)向性等指標(biāo)。該知識(shí)庫(kù)在關(guān)鍵詞抽取和文本分類 上的簡(jiǎn)單應(yīng)用也取得了非常顯著的效果。 其次，重點(diǎn)介紹了基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類的基本思想， 第 I 頁(yè) 上海交通

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