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针对搜索引擎存在的问题和刑罚信息检索的特定需要,提出了一个元搜索引擎模型,通过元搜索引擎为用户提供统一的访问服务,运用聚类方法对搜索引擎的返回结果进行快速分类,并通过用户的行为反应探视用户的兴趣,动态调整聚类结果,帮助用户快速检索到相关信息.提高了检索的有效性、查准率和查全率,实现了刑罚信息的个性化检索. 相似文献
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因特网的飞速发展,网络资源呈爆炸式的增长。信息检索是人们上网的主要目的之一。目前的信息检索领域有许多检索方法与检索工具,为用户检索信息提供了许多途径。但如何利用搜索引擎实现更快更精确的搜索已经成为这一领域的研究热点。在研究现有的几种搜索引擎的基础上,提出了一种基于用户行为聚类的搜索引擎。通过分析不同的用户行为将搜索用户聚类成不同的用户组,为每组用户返回其喜欢的结果,优化查询结果。 相似文献
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CHEN Ju-hong 《数字社区&智能家居》2008,(34)
随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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陈菊红 《数字社区&智能家居》2008,3(12):1581-1582
随着英特网上信息量的迅速增长,用户想要从中找到感兴趣的信息变得越来越困难,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此本文提出了一种带有聚类功能的个性化元搜索引擎,系统通过用户注册获得用户数据并对所有的用户进行聚类形成不同用户群病产生用户模式,搜索引擎调度模块通过用户模式来选择适合的搜索引擎进行调度得到个性化的搜索结果,再将检索到的结果进行聚类处理,返回给用户个性化的搜索结果。分析了带有聚类功能的个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合返回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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基于聚类的个性化元搜索引擎设计 总被引:2,自引:0,他引:2
Internet上信息资源的飞速膨胀造成用户在进行信息检索时的不便,传统的搜索引擎不能很好地解决这个问题。因此提出了一种基于聚类的个性化元搜索引擎模型,系统通过对用户建立个人模型,对此模型进行聚类形成不同用户群,并对检索到的结果进行聚类处理,同用户模型聚类相结合遗回给用户个性化的搜索结果。分析了个性化元搜索引擎的系统构成,详细介绍了每个模块的功能,最后展望了它的发展前景。 相似文献
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基于后缀树的Web检索结果聚类标签生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对检索结果进行聚类能够方便用户从搜索结果中快速地找到自己需要的信息,当前已有各种聚类方法和系统被广泛使用,但是,现有大部分方法由于聚类标签的可读性和描述性较差,难以达到预期效果。该文提出了一种新的思路,注重于如何在聚类之前就产生好的标签,在生成了标签的基础上,再进行检索结果聚类。对于搜索引擎返回的结果,我们先统一建立一棵后缀树,然后计算后缀树中各个短语的得分,选取得分最高的若干短语作为候选标签。得到标签后,将搜索引擎返回的各个结果项分配到它所包含的标签对应的分类中,形成最后的聚类。实验表明,我们的方法是比较有效的。 相似文献
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传统的搜索引擎性能评价方法需要人工标注标准答案集,需花费大量的人力物力,并且评价结果依赖于人工标注的准确性,效率较低。该文基于聚类分析的思路,提出了一种搜索引擎性能评价指标和自动进行搜索引擎性能评价的方法,此方法能自动计算信息类查询的覆盖范围,并根据其覆盖范围对检索结果进行聚类,通过类间距和类内距等指标实现检索性能的自动评价。实验结果表明,基于聚类指标的评价方法与人工标注的评价方法的评价结果是相一致的。 相似文献
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Web检索结果快速聚类方法的研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
为了帮助Web用户从搜索引擎所返回的大量文档片断中筛选出自己所需要的文档,在对聚类过程研究分析的基础上给出了一种Web检索结果快速聚类方法。它通过分析聚类过程,从建立索引模型、相似性的计算到聚类结果的形成等环节,都做了分析和简化,并利用检索结果的标题、Url以及文档片断3部分所含信息计算返回结果之间的相似度,将首先返回的部分检索结果利用无向图映射法进行部分聚类后,将其余返回结果分配到与之最相近的集簇中最终形成聚类结果。该方法实现简单。实验证明该方法响应速度快,聚类相关性较高,空间占用少。 相似文献
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针对目前搜索引擎返回候选信息过多从而使用户不能准确查找与主题有关结果的问题,提出了基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法,通过对网页的超链接锚文档和网页文档内容挖掘,最终将网页聚成不同的子类别。这种方法在依据网页内容进行聚类的同时,充分利用了Web结构和超链接信息,比传统的结构挖掘方法更能体现网站文档的内容特点,从而提高了聚类的准确性。 相似文献
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搜索引擎结果聚类对提高搜索引擎服务质量和智能化水平有较高的应用价值,它是从标题和文档片段的有限信息中寻找文档相关度进行聚类。传统搜索引擎聚类没有充分利用搜索引擎结果的自身特点,或者计算复杂度较高。本文提出了一种基于主题词匹配频数的搜索引擎聚类算法,该算法从高频词中筛选出主题词,根据主题词共现情况自动产生类别,其他结果依据满足与类别主题词表的匹配频数的文档数进行聚类。实验结果与STC和LINGO算法相比,搜索质量有所提高。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(3)
针对传统搜索引擎检索返回结果数量庞大、专业性差且只能为用户提供一维、线性搜索结果的问题,在分析研究农业垂直搜索引擎的基础上,构建农业信息搜索可视化服务平台。基于农业文献,对数据进行信息抽取、关联分析,并设计了一种基于最大距离法选取初始质心的K-means层次聚类算法来发现领域概念间关系;在此基础上,利用信息可视化模型与基于Java的Prefuse插件包为用户提供图形化的结果呈现方式,实现信息的交互控制,优化检索过程。通过实验验证,改进的层次聚类算法提高了领域概念间关系聚类效果的同时降低了聚类总耗时,平台满足用户检索的专业性需求。 相似文献
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提出一种新的自适应中文网页的聚类算法,该算法无需用户指定聚类的个数,而能够自动地确定聚类的个数,从而避免用户使用过程中聚类个数难以准确指定的问题。实验效果表明,利用本文的算法,用户可以更加快速地从搜索引擎返回的检索结果中取得自己所要寻找的信息。 相似文献
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实践证明聚类技术是改进搜索结果显示方式的一种有效手段。然而,目前的聚类方法没有考虑到用户兴趣,对于相同的查询,返回给所有用户同样的聚类结果。由此提出一种个性化聚类检索方法。该方法改进了k-means算法,利用该算法对传统搜索引擎返回的结果结合用户兴趣进行聚类,返回针对特定用户的网页簇。实验证明该方法能够提供个性化服务,改善了聚类的效果,提高了用户的检索效率。 相似文献
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随着互联网的普及和网页数量的飞速增长,搜索引擎已经成为从网上获取信息的首选工具.然而,目前主流的搜索引擎在响应用户提交的检索请求时,往往以较长的一维列表形式分页展示结果,为了找到自己所需要的信息,用户必须对该结果列表进行耐心的浏览.为了进一步提高用户获取信息的效率和质量,减轻用户的劳动强度,研究者提出了对检索结果进行再挖掘、再组织的问题,聚类就是其中的研究热点之一.本文在分析现有检索结果聚类算法存在的问题的基础上,提出了基于查询相关性分析的标签驱动聚类算法,该算法通过分析短语与查询项的关联程度,提取作为候选簇标签的短语,然后根据这些标签确定网页摘要隶属的候选簇,最后基于对候选簇和标签的评价进行簇筛选和归并,得到聚类结果及每个簇的标签.在相同环境下进行的对比实验表明,所提出的算法优于相关工作,而且需要更少的信息资源支持. 相似文献