基于主题词匹配频数的搜索引擎结果聚类算法

• 作者: 徐伟 李晓峰 胡诗未
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 搜索结果聚类 词间语义相关度 文档相似度
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 130-132
• 分类号: TP181
• 字数: 2511字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.06.025

摘要

搜索引擎结果聚类对提高搜索引擎服务质量和智能化水平有较高的应用价值,它是从标题和文档片段的有限信息中寻找文档相关度进行聚类.传统搜索引擎聚类没有充分利用搜索引擎结果的自身特点,或者计算复杂度较高.本文提出了一种基于主题词匹配频数的搜索引擎聚类算法,该算法从高频词中筛选出主题词,根据主题词共现情况自动产生类别,其他结果依据满足与类别主题词表的匹配频数的文档数进行聚类.实验结果与STC和IANGO算法相比,搜索质量有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓峰	四川大学计算机学院	54	1293	16.0	35.0
2	徐伟	四川大学计算机学院	9	37	3.0	5.0
3	胡诗未	四川大学计算机学院	2	4	2.0	2.0