基于查询相关性分析的检索结果聚类算法

• 作者: 于中华 朱洪波 王亚强 罗宏 陈黎 韩国辉
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 检索结果聚类 簇描述短语 查询相关性 标签驱动聚类
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库技术
• 页码范围: 2021-2026
• 分类号: TP311
• 字数: 7200字
• 语种: 中文

摘要

随着互联网的普及和网页数量的飞速增长,搜索引擎已经成为从网上获取信息的首选工具.然而,目前主流的搜索引擎在响应用户提交的检索请求时,往往以较长的一维列表形式分页展示结果,为了找到自己所需要的信息,用户必须对该结果列表进行耐心的浏览.为了进一步提高用户获取信息的效率和质量,减轻用户的劳动强度,研究者提出了对检索结果进行再挖掘、再组织的问题,聚类就是其中的研究热点之一.本文在分析现有检索结果聚类算法存在的问题的基础上,提出了基于查询相关性分析的标签驱动聚类算法,该算法通过分析短语与查询项的关联程度,提取作为候选簇标签的短语,然后根据这些标签确定网页摘要隶属的候选簇,最后基于对候选簇和标签的评价进行簇筛选和归并,得到聚类结果及每个簇的标签.在相同环境下进行的对比实验表明,所提出的算法优于相关工作,而且需要更少的信息资源支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于中华	四川大学计算机学院	46	444	9.0	18.0
2	陈黎	四川大学计算机学院	33	203	7.0	11.0
3	王亚强	四川大学计算机学院	13	75	6.0	7.0
4	朱洪波	四川大学计算机学院	6	39	4.0	6.0
5	罗宏	四川大学计算机学院	8	6	2.0	2.0
6	韩国辉	四川大学计算机学院	5	29	3.0	5.0