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基于相似度线性加权方法的检索结果聚类研究

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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(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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来源
《第十一届全国计算语言学学术会议》|2011年|371-376|共6页
会议地点洛阳
作者
Liu Haibo; 刘海波; Zheng Dequan; 郑德权; Zhao Tiejun; 赵铁军;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类检索机;
关键词
信息检索; 文本聚类; Lingo算法; 语义相似度; 余弦相似度;

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