-
题名基于关联规则的检索结果聚类优化
被引量：7
- 1
-
-
作者
王琼
张量
刘闯
-
机构
常熟理工学院信息化办公室
苏州市职业大学计算机工程系
苏州大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期47-50,共4页
-
基金
校级教育教学改革基金资助项目(CITJGN200816)
-
文摘
根据元搜索引擎以线性列表的方式为用户提供检索结果的现象,提出一种基于关联规则的检索结果聚类优化方法,在经过分词处理后,提取检索结果中标题和摘要的主要关键词集,从而建立关联词矩阵(AWM)及基于TFIDF函数表示的结果特征向量,实现基于AWM的FCM聚类。仿真实验结果表明,该方法能够提高运行效率及聚类的有效性。
-
关键词
元搜索引擎
FCM算法
关联规则
TFIDF函数
关联词矩阵
-
Keywords
meta search engine
FCM algorithm
association rule
TFIDF function
associated word matrix（awm）
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名结合关联规则的元搜索引擎结果聚类改进
被引量：2
- 2
-
-
作者
王琼
顾文轩
徐汀荣
-
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第23期157-159,162,共4页
-
文摘
将目的搜索引擎返回的结果经分词处理并提取主要关键词后,采用关联规则建立关联词矩阵,并利用FCM(Fuzzy C-Means,模糊C均值聚类)对结果进行聚类,且通过聚类有效性函数FP(U,c)判断最佳聚类结果,最终按照相关度大小顺序将结果返回。通过与K-means(K均值聚类)算法的实验对比发现,以上方法能有效地保证运行效率与聚类个数的有效性,且提高了相关结果的排序位置,因此更能满足用户的需求。
-
关键词
元搜索引擎
模糊C均值
关联规则
结果聚类
关联词矩阵
-
Keywords
meta search engine
Fuzzy C-Means（FCM）
association rules
results clustering
associated word matrix
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
