搜索引擎中基于无向图的聚类算法研究
提出了一种搜索引擎中基于无向图的聚类算法。算法先根据返回网页的相关信息计算网页间的相似性，再将检索结果及其相似性关系映射为无向图，然后从图中随机选取几个点作为初时质心，依次计算剩余点与质心的相似度，根据其与阀值的关系决定是否将其加入某个簇，直至加入全部的点，从而将返回结果组织为有限的几类，提高用户检索信息的效率。理论分析表明，提出的聚类算法在一定程度上解决了文档多义性问题及孤立点问题。 实验结果也表明，所提的聚类算法具有较好的效果，能有效聚类返回结果。
搜索引擎 聚类 无向图 相似度
李伟健 王实 刘湘草 白家鸣 晏文菲
湖南大学 软件学院，长沙 410082
国内会议
北京
中文
38-41
2008-11-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）