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一种层次化的检索结果聚类方法
张刚; 刘悦; 郭嘉丰; 程学旗
2008
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号45.0期号:003页码:542
摘要检索结果聚类能够帮助用户快速地浏览搜索引擎返回的结果.传统的聚类方法由于不能生成有意义的类别标签因此是不适合的,为了改善检索结果层次化聚类的效果,采用了基于标签的聚类算法,提出了将DF、查询日志、查询词上下文特征融合的类别标签抽取算法,并以抽取的标签构造基础类别图,通过GBCA算法构建层次化聚类结果.实验证明了多特征融合模型的有效性;GBCA算法在类别标签抽取和F-Measure两个评价指标上都比STC和Snaket算法有很大的提高.
关键词信息检索 检索结果聚类 层次化聚类 文本聚类 聚类
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26295
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位中国科学院计算技术研究所
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张刚,刘悦,郭嘉丰,等. 一种层次化的检索结果聚类方法[J]. 计算机研究与发展,2008,45.0(003):542.
APA 张刚,刘悦,郭嘉丰,&程学旗.(2008).一种层次化的检索结果聚类方法.计算机研究与发展,45.0(003),542.
MLA 张刚,et al."一种层次化的检索结果聚类方法".计算机研究与发展 45.0.003(2008):542.
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