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题名QLA-Means:检索结果聚类方法
被引量：1
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作者
邓茹仁
伍应环
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机构
江西科技师范大学党委组织部
南昌理工学院经济管理学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第4期1067-1070,1080,共5页
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文摘
针对搜索引擎检索大规模数据时结果聚类的性能有限问题,提出一种查询日志辅助的改进K-Means算法。将传统的K-Means聚类扩展为多层次聚类的形式,实现检索对象与检索结果之间的聚类;通过引入检索日志,辅助提升聚类的效果,实现检索结果推送的高相关性。实现结果表明,基于该算法的检索结果聚类,有着较高的准确率,检索过程的时间开销较低,综合效率与准确率而言,该算法是一种理想的检索结果聚类方法。
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关键词
K均值
检索结果聚类
查询日志
多层
标签契合度
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Keywords
K-Means
search result clustering
query log
multi-layer
label fit
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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