基于用户辅助估计的相关网页搜索聚类

摘要：

随着web上的信息急剧增长,如何有效地从web上获得高质量的信息已经成为当今热门研究主题之一.在信息检索、数据挖掘、人工智能等领域,如何提高搜索信息结果的相似度,以提高搜索信息的质量,是众多研究的主要思考方法.文中在链接分析的基础上,基于SAHN分级聚类算法提出了以用户辅助估计进行相关网页的聚类搜索方法,与普通的聚类方法相比,实验通过比较三种常用的相似性聚类方法在提高搜索结果中的应用,发现结合用户辅助估计方法可以更好地提高搜索结果的满意度,达到更好的搜索效果.

关键词：信息检索、链接分析、相似性

所属期刊栏目：21

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目8151064007000004;珠海市科技计划项目PC20082010

在线出版日期：2011-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：112-115,120