基于K-center和信息增益的Web搜索结果聚类方法

• 作者: 丁振国 孟星
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Web文档 聚类 聚类标志 K-center 信息增益
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3125-3127
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.10.073

摘要

基于K-center和信息增益的概念,将改进后的FPF(furthest-point-first)算法用于Web搜索结果聚类,提出了聚类标志方法,使得聚类呈现出的结果更易于用户理解,给出了评价聚类质量的模型.将该算法与Lingo,K-means算法进行比较,其结果表明,本算法能够较好地平衡聚类质量和速度,更加适用于Web检索聚类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁振国	西安电子科技大学计算机学院	99	1220	17.0	32.0
2	孟星	西安电子科技大学计算机学院	2	12	1.0	2.0