基于关键词提取的搜索结果聚类研究

热度1838票  浏览928次 【共1条评论】【我要评论 时间:2011年4月17日 19:54
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秦鹏,张华平,基于关键词提取的检索结果聚类研究,第五届全国信息检索学术会议(CCIR2009), 上海,2009-11 自然语言处理与信息检索共享平台V8r)A ?l8EKW

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摘 要:信息检索的结果往往庞杂,缺乏有效地加工整理,对搜索结果进行聚类是一种普遍的需求,而传
#{ q,Am#x1X E0统的文本聚类方法不能提供有效的类别标签,且速度较慢,不适用于在线搜索结果的聚类。本文针对性地自然语言处理与信息检索共享平台;^7w yZ!J
提出了基于关键词提取的搜索结果聚类算法,基本思想为:结合信息检索的特点,将词频(TF)、词性和互
9ui]J3se0信息等特征进行融合计算,综合实现关键词的提取;最终以筛选出的关键词作为基础特征,实现层次聚类。自然语言处理与信息检索共享平台)QoQGq x;Gh d
经实验验证,该方法P@10 达到80%,用户满意度达到85%。实验结果表明,基于关键词提取的搜索结果聚
;tkPkA/A+r0类算法优于目前已知的所有系统。自然语言处理与信息检索共享平台A&oX])~
关键词:关键词提取;搜索结果聚类;信息检索;

H(pw\i1c1pLE0

7od;a"J*ih7?G!F0Abstract: Web Search results clustering is userd to organize search results which is complicated and poorly organizted ,自然语言处理与信息检索共享平台0l L)vM$i'zxl
and make it easy for user to browse the results. Web search results is required widly. Traditional clustering techniques
/H\:t*a&O4C;z#P0are inadequate since they can not generate clusters with highly readable names and they process so slowly that can not自然语言处理与信息检索共享平台0u B ot"m#a6T'Q
meet the requirement. A multi-feature integrated model is developed to evaluate of the keyword , which combines the自然语言处理与信息检索共享平台'n0y+LC/a
term frequence, POS, mutual information features together. The improved keyword extraction method takes into
K5Y*c"UB:bX"H0account of the feature of search result. According to the experiments, it can be concluded that the method, which自然语言处理与信息检索共享平台!tYX?+sm5F F
P@10 reached 80% and customer satisfaction reached 85%, is better than known system.自然语言处理与信息检索共享平台%aV1M)} f1m7w
Keywords: keyword extraction; search result clustering; information retrieval

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'[Ow Z/bE%p0 SearchClustering.pdf(190 KB)自然语言处理与信息检索共享平台` | `as T.|q.Re

TAG: 搜索结果 关键词
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自然语言处理与信息检索共享平台北京市网友 [samllbear] ip: 218.241.*.*
2011-05-09 19:28:00
很好的资源
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