基于搜索引擎的智能化推薦技術(shù)研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)不斷地成熟，海量的信息在滿足用戶的需求同時，也給用戶精確地找到所需要的信息制造了越來越大的難度。用戶對搜索服務(wù)提出了更高的要求，具體表現(xiàn)在信息的廣度和精確度的要求。為了給搜索引擎提供更好的關(guān)鍵詞語推薦服務(wù)，本文在比較各種聚類技術(shù)，以及研究其他學(xué)者在聚類技術(shù)改進(jìn)上做過的工作，提出了后綴樹聚類算法和基于層次聚類CURE算法結(jié)合的HWSTC算法。該算法在增加一定的時間耗費的基礎(chǔ)上，有效地提高了聚類算法的查全率和查準(zhǔn)率。
　　文本所

2、做的主要工作如下所述：
　?。?）分析了國內(nèi)外在搜索引擎推薦技術(shù)上的研究，發(fā)展現(xiàn)狀。
　　（2）研究介紹了處理中文文本時所用到的各種技術(shù)，包括中文分詞，特征提取，VSM向量空間建模，各類聚類技術(shù)——傳統(tǒng)的，和針對網(wǎng)絡(luò)搜索的在線聚類技術(shù)。
　?。?）分析設(shè)計了搜索結(jié)果智能化推薦的搜索引擎架構(gòu)，流程
　?。?）提出了改進(jìn)的后綴樹算法。
　?。?）通過定量樣本測試分析了HWSTC算法和它的兩種母算法在聚類上的表現(xiàn)