改进后缀树的中文检索结果聚类研究

检索结果聚类能够帮助用户快速定位需要查找的信息。注重进行中文文本聚类的同时生成高质量的标签,获取搜索引擎返回的网页标题和摘要,利用分词工具对文本分词,去除停用词;统一构建一棵后缀树,以词语为单位插入后缀树各节点,通过词频、词长、词性和位置几项约束条件计算各节点词语得分;合并基类取得分高的节点词作标签。实验结果显示该方法的聚类簇纯度较高,提取的标签准确且区分性较强,方便用户使用。     

基于主题短语的搜索引擎结果聚类

为了解决搜索引擎检索结果中的主题混杂现象,帮助用户快速准确地定位到有价值的信息,提出基于主题短语的搜索引擎结果聚类方法。首先从检索结果中提取查询词并与相邻词语组成主题短语,建立包含高频独立词语及主题短语的混合向量空间模型,同时引入同义词词林对特征项进行语义扩充,最后采用改进的k-means聚类算法对搜索结果进行聚类,并为各个类别提取类别标签。实验结果表明,该算法能有效提高聚类结果的准确率。     

后缀树聚类算法在元搜索引擎中的应用

元搜索引擎结果覆盖面广,易于维护,实现简单,能够提供比较全面的结果给用户。后缀树聚类算法(STC)充分考虑了文本集合的语言学特征,并引入了短语特性,从而产生了较好的聚类效果。本文将后缀树聚类算法应用到元搜索引擎中,从而增强了结果的可浏览性,提高了搜索的精度。实验结果表明,STC算法在查准率和时间性能方面都高于传统的聚类算法。     

一种层次化的检索结果聚类方法

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.     

一种基于Nutch的网页聚类系统的设计与实现

设计了一种在中英文环境下、能够对Nutch的搜索结果进行聚类处理的搜索结果聚类系统,该系统基于k-means算法和后缀树聚类算法,是一个由Nutch搜索引擎、文本分词、TF-IDF权重计算以及文本聚类等模块构成的搜索引擎结果文档聚类系统,并通过实验对k-means算法和后缀树算法进行了对比。     

快速混合Web文档聚类

提出了一种使用后缀树聚类算法优化K-means文档聚类初始值的快速混合聚类方法STK-means。该方法首先构建文档集的后缀树模型,使用后缀树聚类算法识别初始聚类、提取K-means聚类算法初始值中心值。然后,把后缀树模型的节点映射到M维向量空间模型中的特征项,利用TF-IDF方案计算基于短语的文档向量特征值。最后,使用K-means算法产生聚类结果。实验结果表明该方法优于传统K-means聚类算法和后缀树聚类算法,并具备了这些算法聚类速度快的优点。     

基于查询相关性分析的检索结果聚类算法

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.     

一种基于聚类技术的个性化信息检索方法

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。     

基于频繁词义序列的检索结果聚类算法研究

目前大多搜索引擎结果聚类算法针对用户查询生成的网页摘要进行聚类,由于网页摘要较短且质量良莠不齐,聚类效果难以保证。提出了一种基于频繁词义序列的检索结果聚类算法,利用WordNet结合句法和语义特征对搜索结果构建聚类及标签。不像传统的基于向量空间模型的聚类算法,考虑了词语在文档中的序列模式。算法首先对文本进行预处理,生成压缩文档以降低文本数据维度,构建广义后缀树,挖掘出最大频繁项集,然后获取频繁词义序列。从文档中获取的有序频繁项集可以更好地反映文档的主题,把相同主题的搜索结果聚类在一起,与用户查询相关度高的优先排序。实验表明,该算法可以获得与查询相关的高质量聚类及基于语义的聚类标签,具有更高的聚类准确度和更高的运行效率,并且可扩展性良好。     

改进的维吾尔语Web文本后缀树聚类

该文提出了改进的维吾尔语Web文本后缀树聚类算法STCU,其中后缀树的构建以维吾尔语句子为基本单位。针对维吾尔语语言和Web文本特点,文中对词语进行词干提取,构建了维吾尔语绝对停用词表和相对停用词表,采用文档频率和词性结合的方法提取关键短语,改进了合并基类的二进制方法,根据语料类别数自动调整聚类类别阈值,利用最一般短语对聚类类别进行描述,有效地改善了文本聚类的质量。与传统的后缀树聚类算法相比,聚类全面率提高了44.51%,聚类准确率提高了11.74%,错误率降低了0.94%。实验结果表明 改进的后缀树算法在Web文本聚类的精度和效率方面具有较强的优越性。     

一种基于命名实体的搜索结果聚类算法

针对现有搜索结果聚类方法中形成的聚类标签可读性比较差的情况,提出一种基于命名实体的搜索结果聚类方法——NEC。命名实体作为文本中的基本信息元素,具有一定的实际意义,表征主题的能力比一般词语更强,也更具可读性。算法以搜索结果文档中存在的命名实体作为聚类的标签,经过一定的标签选择和聚类合并策略,形成最终的聚类结果,提高聚类标签的可读性。实验证明,该方法是一种可行的搜索结果聚类方法。     

基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类

目前,搜索结果聚类方法大多数采用基于文档的方法,不能生成有意义的聚类标签。为了解决这个问题,提出一种基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类方法,该方法将名词短语、相关搜索词作为候选聚类标签,利用C-Value算法、IDF值筛选标签,然后使用Chameleon算法将标签聚类,最后将搜索结果划分到最相关的聚类簇。实验证明,该方法把关键名词短语和相关搜索词作为聚类标签,有效地提高了标签的描述性,降低了聚类算法的时间复杂度。     

B-hist: Entity-centric search over personal web browsing history

Web Search is increasingly entity centric; as a large fraction of common queries target specific entities, search results get progressively augmented with semi-structured and multimedia information about those entities. However, search over personal web browsing history still revolves around keyword-search mostly. In this paper, we present a novel approach to answer queries over web browsing logs that takes into account entities appearing in the web pages, user activities, as well as temporal information. Our system, B-hist, aims at providing web users with an effective tool for searching and accessing information they previously looked up on the web by supporting multiple ways of filtering results using clustering and entity-centric search. In the following, we present our system and motivate our User Interface (UI) design choices by detailing the results of a survey on web browsing and history search. In addition, we present an empirical evaluation of our entity-based approach used to cluster web pages.     

Analysis of approaches to structured data on the web

The early concept of the World Wide Web was the network of related (linked) documents represented in human readable form. The ongoing development leads to another aspect of the web, the web of data. The goal being that the network will provide first-class, machine readable data. Therefore the current network will be transformed to a network where the machines will not only serve as the platform that hosts human readable data but as a true machine–machine network. In this paper, we review and compare the formats, technologies and approaches that are used today for publishing semantic, machine readable data, on the web.     

基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法

针对现有的用户兴趣聚类方法没有考虑用户标签之间存在的语义相关性问题,提出了一种基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法。首先,获取待分析用户及其所关注用户的用户标签,选取出现频数高于设定阈值的标签构建模糊矩阵的特征维;然后,考虑标签之间的语义相关性,利用特征映射的思想将用户标签根 据其与特征维标签之间的语义相似度映射到每个特征维下,计算每个特征维所对应的特征值;最后,利用模糊聚类得到了不同阈值下的用户兴趣聚类结果。实验结果表明,本文提出的基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法有效地改善了用户兴趣聚类效果。     

基于摘要的web内容挖掘研究

Internet是一个巨大的,分步广泛的,动态性强的全球信息服务中心,人们想在它上面找到想要的相关信息是很困难的,一般用户通过给搜索引擎提供简短的关键词来检索信息,但是通过搜索引擎返回的相关结果太多,这使得处理相关结果太耗时,本文提出了一种语义虚拟文档(SVD)来表示web文档,在此基础上实现了凝聚层次聚类算法,以自动聚类内容相似的web文档。结果:一方面使网络用户增强了相关结果的判断处理,同时使用户快速、高效的从Internet上发现想要的信息,另一方面返回的结果在知识表示上增强了web内容挖掘。     

基于超链接信息的搜索引擎检索结果聚类方法研究

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。     

Assisting web search using query suggestion based on word similarity measure and query modification patterns

One of the useful tools offered by existing web search engines is query suggestion (QS), which assists users in formulating keyword queries by suggesting keywords that are unfamiliar to users, offering alternative queries that deviate from the original ones, and even correcting spelling errors. The design goal of QS is to enrich the web search experience of users and avoid the frustrating process of choosing controlled keywords to specify their special information needs, which releases their burden on creating web queries. Unfortunately, the algorithms or design methodologies of the QS module developed by Google, the most popular web search engine these days, is not made publicly available, which means that they cannot be duplicated by software developers to build the tool for specifically-design software systems for enterprise search, desktop search, or vertical search, to name a few. Keyword suggested by Yahoo! and Bing, another two well-known web search engines, however, are mostly popular currently-searched words, which might not meet the specific information needs of the users. These problems can be solved by WebQS, our proposed web QS approach, which provides the same mechanism offered by Google, Yahoo!, and Bing to support users in formulating keyword queries that improve the precision and recall of search results. WebQS relies on frequency of occurrence, keyword similarity measures, and modification patterns of queries in user query logs, which capture information on millions of searches conducted by millions of users, to suggest useful queries/query keywords during the user query construction process and achieve the design goal of QS. Experimental results show that WebQS performs as well as Yahoo! and Bing in terms of effectiveness and efficiency and is comparable to Google in terms of query suggestion time.     

Using social networks to distort users’ profiles generated by web search engines

The Internet is one of the most important sources of knowledge in the present time. It offers a huge volume of information which grows dramatically every day. Web search engines (e.g. Google, Yahoo…) are widely used to find specific data among that information. However, these useful tools also represent a privacy threat for the users: the web search engines profile them by storing and analyzing all the searches that they have previously submitted. To address this privacy threat, current solutions propose new mechanisms that introduce a high cost in terms of computation and communication. In this paper, we propose a new scheme designed to protect the privacy of the users from a web search engine that tries to profile them. Our system uses social networks to provide a distorted user profile to the web search engine. The proposed protocol submits standard queries to the web search engine; thus it does not require any change in the server side. In addition to that, this scheme does not require the server to collaborate with the users. Our protocol improves the existing solutions in terms of query delay. Besides, the distorted profiles still allow the users to get a proper service from the web search engines.