基于ontology抽取优化初始选择的检索结果聚类

发布时间：2018-11-18 11:18

【摘要】：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.
[Abstract]:In order to improve the effect of structured clustering of the result returned by search engine and make the location of information more quickly, this paper aims at the increasing amount of data on the Internet and the increasingly difficult role of accurate search engine. In this paper, the tag-based clustering algorithm is used, and the dependency syntactic analysis and dictionary resources in the natural language processing technology are used to dig the semantic structure in depth, and a K-means clustering method based on the optimization of initial selection is proposed. In this paper, the characteristics of K-means clustering algorithm are analyzed, and the algorithm is improved by class label technology. Experiments show that this algorithm is not only better than the general clustering algorithm in effect, but also helpful to the description of the results and greatly improved in efficiency.
【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;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(No.60435020) 国家自然科学基金面上项目(No.60503072)
【分类号】：TP391.3

【共引文献】

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