基于相似度线性加权方法的检索结果聚类研究
【摘要】：对检索结果的聚类能够便于用户在大量搜索结果中快速找到需要的信息,传统文本聚类技术在检索结果聚类上取得的效果并不好。Lingo算法采用LSI(潜在语义索引)对检索结果进行聚类,其首先生成候选标签,然后分配文档,形成聚类。本文提出一种在Lingo算法的基础上,融合HowNet语义相似度和余弦相似度线性加权的Single-Pass改进方法对聚类进行融合和簇再发现,并提取簇标签。该方法在聚类的纯度和F值方面均取得了较好的实验结果。
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