【摘 要】
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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
【机 构】
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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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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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