基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

陈毅恒; 秦兵; 宋凡; 刘挺; 李生

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基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

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本文针对互联网的数据量的不断增加,准确搜索引擎的作用日益困难的问题,为了提高搜索引擎返回结果结构化聚类的效果,让信息的定位更迅速,本文采用基于标签的聚类算法,并使用自然语言处理技术中的依存句法分析和词典资源,深度挖掘语义结构,提出基于优化初始选择的K均值聚类方法.本文深入分析K均值聚类算法特点,并利用类别标签技术对该算法进行有效改进.实验证明该算法不仅在效果上优于一般聚类算法,对结果描述也有很大帮助,在效率上也得到很大提高.

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来源
《电子学报》 |2008年第b12期|166-170|共6页
作者
陈毅恒; 秦兵; 宋凡; 刘挺; 李生;
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作者单位

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类翻译机;
关键词
检索结果聚类; ontology; 标签;

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