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

基于維基百科的搜索引擎檢索結果聚類（論文）

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內容提示：搜索引擎的廣泛應用為人們充分利用Web豐富的資源提供了重要保證， 然而，Web網頁數(shù)量巨大以及查詢的信息不容易用簡短詞組準確表達，導 致一次搜索返回結果過多，如何有效組織這些結果對搜索引擎來說是一 個巨大挑戰(zhàn)。目前大多數(shù)搜索引擎對于用戶查詢，僅僅通過關鍵詞匹配、 排序，輸出一個長且無層次的列表，然而這個列表往往達不到預期目標， 因為用戶往往需要翻閱多頁才能找到期望的結果，尤其是對于多義詞查 詢。 如果能將這些檢索結果根據(jù)相應的語義分類別組織在一起，將能更好 的幫助用戶導航瀏覽，提高用戶的瀏覽效率。與傳統(tǒng)的基于詞頻和統(tǒng)計 的檢索結果聚類方法不同，本文提出了一種基于維基百科知識的聚類算 法，實現(xiàn)了對檢索結果的在線高效準確聚類。該算法利用從目前最大的 在線知識庫—維基百科中挖掘出的詞語間語義關系，聚類后形成更為緊 湊的簇、描述性更強的簇標簽以及層次結構更合理的樹型結構。 本文首先描述了一種全新的維基知識的挖掘方法。通過分析維基百科 的組織結構尤其是超鏈接關系，結合機器學習方法、啟發(fā)式規(guī)則和概率 統(tǒng)計方法，抽象出一個覆蓋面全、準確率高的維基辭典，，并提出了短語 間語義相似度、短語導向性等指標。該知識庫在關鍵詞抽取和文本分類 上的簡單應用也取得了非常顯著的效果。 其次，重點介紹了基于維基百科的搜索引擎檢索結果聚類的基本思想，

文檔格式：PDF| 瀏覽次數(shù)：17| 上傳日期：2012-02-11 13:51:24| 文檔星級：

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