基于特征短語的網(wǎng)頁在線聚類方法.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩72頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)為我們提供了多元化的海量信息,越來越多的人開始使用搜索引擎來獲取所需要的信息。然而,雖然搜索引擎發(fā)展迅速,但其效果遠(yuǎn)未達(dá)到令人滿意的程度,因為用戶不得不逐頁瀏覽檢索結(jié)果,效率非常低。面對搜索引擎返回的成百上千的結(jié)果,如何從中快速定位所需信息就成了一個特別棘手的問題。
  通過對檢索結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)頁在線聚類就可以解決這個問題,網(wǎng)頁聚類能幫助用戶快速準(zhǔn)確地定位信息,但對所使用的聚類算法的復(fù)雜度有嚴(yán)格限制,許多

2、傳統(tǒng)的聚類算法并不適合網(wǎng)頁在線聚類。
  為此,本文提出了一種基于特征短語的快速網(wǎng)頁在線聚類算法,該方法利用后綴數(shù)組提取網(wǎng)頁特征短語,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行快速聚類以及類別標(biāo)注,提供清晰、易于理解的類別內(nèi)容概括,并對聚類結(jié)果進(jìn)行了類間以及類內(nèi)排序。
  本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:
  (1)設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了一種基于特征短語的網(wǎng)頁在線聚類系統(tǒng)。本文采用基于重復(fù)串的文本特征提取方法來提取特征短語,特征短語具有相對完整的上下文

3、語義,能夠作為網(wǎng)頁內(nèi)容的特征來進(jìn)行聚類;
  (2)根據(jù)特征短語快速確定基類,并對基類進(jìn)行類別合并以及類別排序,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁的在線聚類;
  (3)設(shè)計并實(shí)現(xiàn)聚類的緩存功能,提高了聚類系統(tǒng)的效率;
  (4)通過與其它聚類算法的實(shí)驗對比,驗證了本文提出的聚類方法在網(wǎng)頁聚類方面的優(yōu)越性,并展望未來的研究方向。
  最后,本系統(tǒng)已成功應(yīng)用在本實(shí)驗中心構(gòu)建的智能化Web信息檢索平臺Inar搜索引擎中。實(shí)驗結(jié)果表明,本文提出

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論