Web搜索結果聚類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著網絡上的信息總量不斷擴大，Web搜索引擎往往返回了大量與用戶需求無關的搜索結果，增加了用戶的瀏覽負擔。一種有效的解決方法是對搜索結果進行聚類，形成若干具有特定主題的類，并對每個類提取能描述其大意的類標簽對用戶的查詢過程進行引導，幫助其快速瀏覽及準確定位信息，這樣將會大大減少用戶查找自己所需要的結果的時間。
　　 本文針對Web搜索結果聚類方法進行了研究。Web搜索結果聚類必須既滿足實時性要求又保證好的聚類效果，因此在選擇聚類

2、算法時，必須同時考慮聚類時間和聚類質量兩方面的要求。本文首先改進了一種結合k-means的層次化的Web搜索結果聚類方法，新方法首先利用凝聚層次聚類方法確定初始聚類中心，再結合k-means方法對Web文檔進行聚類劃分。
　　 為更好地適應Web搜索結果聚類的客觀性要求，使聚類結果更客觀真實，針對聚類搜索引擎的特點，給出了一種基于信息熵的自適應搜索結果聚類方法，該方法采用投票機制確定初始聚類中心，引入信息熵理論來自動確定聚類類別

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