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Web搜索结果多层聚类方法研究
被引量：
1
1
作者
庞观松
蒋盛益
+2 位作者
张黎莎
区雄发
赖旭明
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第5期464-470,共7页
为了便于用户浏览搜索引擎返回结果,本文提出了一种基于TFIDF新的文本相似度计算方法,并提出使用具有近似线性时间复杂度的增量聚类算法对文本进行多层聚类的策略。同时,提出了一种从多文本中提取关键词的策略：提取簇中的名词或名词短...
为了便于用户浏览搜索引擎返回结果,本文提出了一种基于TFIDF新的文本相似度计算方法,并提出使用具有近似线性时间复杂度的增量聚类算法对文本进行多层聚类的策略。同时,提出了一种从多文本中提取关键词的策略：提取簇中的名词或名词短语作为候选关键词,综合考虑每个候选关键词的词频、出现位置、长度和文本长度设置加权函数来计算其权重,不需要人工干预以及语料库的协助,自动提取权重最大的候选关键词作为类别关键词。在收集的百度、ODP语料以及公开测试的实验结果表明本文提出方法的有效性。
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关键词
文本聚类
多层聚类
类别关键词提取
加权函数
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题名
Web搜索结果多层聚类方法研究
被引量：
1
1
作者
庞观松
蒋盛益
张黎莎
区雄发
赖旭明
机构
广东外语外贸大学国际工商管理学院
广东外语外贸大学信息学院
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011年第5期464-470,共7页
基金
国家自然科学基金项目（60673191）
广东省自然科学基金项目（9151026005000002）
广东省高等学校自然科学研究重点项目（06Z012）
文摘
为了便于用户浏览搜索引擎返回结果,本文提出了一种基于TFIDF新的文本相似度计算方法,并提出使用具有近似线性时间复杂度的增量聚类算法对文本进行多层聚类的策略。同时,提出了一种从多文本中提取关键词的策略：提取簇中的名词或名词短语作为候选关键词,综合考虑每个候选关键词的词频、出现位置、长度和文本长度设置加权函数来计算其权重,不需要人工干预以及语料库的协助,自动提取权重最大的候选关键词作为类别关键词。在收集的百度、ODP语料以及公开测试的实验结果表明本文提出方法的有效性。
关键词
文本聚类
多层聚类
类别关键词提取
加权函数
Keywords
text clustering
multi-level clustering
extracting keyword
weighting function
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Web搜索结果多层聚类方法研究
庞观松
蒋盛益
张黎莎
区雄发
赖旭明
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2011
1
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参考文献
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