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孙珊珊

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇引擎
  • 1篇搜索
  • 1篇搜索引擎
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  • 1篇结果聚类
  • 1篇聚类
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机构

  • 1篇中国石油大学...

作者

  • 1篇索红光
  • 1篇孙珊珊
  • 1篇梁玉环
  • 1篇王玉伟

传媒

  • 1篇计算机系统应...

年份

  • 1篇2010
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排序方式：
基于主题短语的搜索引擎结果聚类被引量：1
2010年
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。
索红光孙珊珊王玉伟梁玉环
关键词：搜索引擎聚类K-MEANS算法
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