【摘 要】
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搜索日志中蕴含海量的信息,利用搜索日志进行挖掘以及分析热点查询内容,对于提高搜索服务的质量有很大的价值和意义.在融合K-means聚类中心迭代优点和查询词向量长度信息的基
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播重点实验室,北京城市系统工程研究中心
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搜索日志中蕴含海量的信息,利用搜索日志进行挖掘以及分析热点查询内容,对于提高搜索服务的质量有很大的价值和意义.在融合K-means聚类中心迭代优点和查询词向量长度信息的基础上,提出SKHC(类K-means层次聚类)方法,并以该方法对搜索日志聚类.然后,分析聚类后的查询用户数、查询频次、查询累计时间、查询数、统计量特征与热点查询的关系,提出基于各类热度值进行热点查询内容抽取的方法,同时融合了日志热度值和倒排日志频率统计特征.通过对抽取出的结果进行统计分析,并和日志所在月份发生的热点事件进行相关性比较,发现四川地震和北京奥运月平均热度分别达到最高的0.89和0.81,证明了该方法的有效性.
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