基于网页聚类的搜索结果优化算法研究

发布时间：2019-04-21 13:26

【摘要】：针对目前搜索引擎搜索结果中普遍存在大量重复网页的现象,提出了一种基于聚类算法DBSCAN的搜索结果优化算法。该算法选取源搜索结果中排名靠前的部分网页,对这部分网页根据网页相似度进行DBSCAN聚类,最大限度剔除冗余网页,实现搜索结果的优化。实验结果表明本算法可以提高搜索结果的全面性和准确性,提升用户使用搜索引擎的满意度。
[Abstract]:In view of the phenomenon that there are a large number of repeated web pages in search engine search results, a search results optimization algorithm based on clustering algorithm DBSCAN is proposed in this paper. The algorithm selects some of the top pages in the source search results, and carries out DBSCAN clustering of these pages according to the similarity of the pages. The redundant pages are eliminated to the maximum extent and the search results are optimized. The experimental results show that the algorithm can improve the comprehensiveness and accuracy of search results and improve the satisfaction of users using search engine.
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(X105739)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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本文编号：2462241