网络检索结果聚类研究综述

发布时间：2017-12-20 15:01

  本文关键词：网络检索结果聚类研究综述　出处：《情报理论与实践》2015年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：网络检索结果聚类是将搜索引擎的检索结果聚类为有意义的类别,并赋予标签描述,以便用户快速获得所需信息的技术。文章根据网络检索结果聚类算法的改进方向将其分为面向经典和面向标签的聚类算法两类。前者的改进主要有优化特征选择、优化聚类数K以及生成重叠聚类等;后者的改进主要有优化类计分运算、优化类合并运算、数据结构优化、候选标签选择以及基于语义的优化等。在对相关研究进行综述的基础上探讨了检索结果聚类面临的问题和未来的发展方向。
【作者单位】： 南京大学信息管理学院;
【基金】：国家社会科学基金重大招标项目“面向学科领域的网络信息资源深度聚合与服务研究”(项目编号:12&ZD221) 中国科学技术信息研究所“大数据环境下的人机交互研究”课题的资助
【分类号】：G252.7;G353.1
【正文快照】： 面对互联网上的海量信息,用户借助搜索引擎获得的结果中只有极少部分与需求相关。对此,学界提出了不同的改进策略。一是检索结果的多样化(Diversification)[1]。多样化不仅考虑文档与查询的相关性,还将文档间的不相似性作为排序的指标,试图从检索文档集层面优化检索结果的排序

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【相似文献】

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本文编号：1312503