本文關(guān)鍵詞：基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要第I頁基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類摘要搜索引擎的廣泛應(yīng)用為人們充分利用Web豐富的資源提供了重要保證,然而,Web網(wǎng)頁數(shù)量巨大以及查詢的信息不容易用簡短詞組準(zhǔn)確表達(dá),導(dǎo)致一次搜索返回結(jié)果過多,如何有效組織這些結(jié)果對搜索引擎來說是一個巨大挑戰(zhàn)。目前大多數(shù)搜索引擎對于用戶查詢,僅僅通過關(guān)鍵詞匹配、排序,輸出一個長且無層次的列表,然而這個列表往往達(dá)不到預(yù)期目標(biāo),因為用戶往往需要翻閱多頁才能找到期望的結(jié)果,尤其是對于多義詞查詢。如果能將這些檢索結(jié)果根據(jù)相應(yīng)的語義分類別組織在一起,將能更好的幫助用戶導(dǎo)航瀏覽,提高用戶的瀏覽效率。與傳統(tǒng)的基于詞頻和統(tǒng)計的檢索結(jié)果聚類方法不同,本文提出了一種基于維基百科知識的聚類算法,實現(xiàn)了對檢索結(jié)果的在線高效準(zhǔn)確聚類。該算法利用從目前最大的在線知識庫—維基百科中挖掘出的詞語間語義關(guān)系,聚類后形成更為緊湊的簇、描述性更強(qiáng)的簇標(biāo)簽以及層次結(jié)構(gòu)更合理的樹型結(jié)構(gòu)。本文首先描述了一種全新的維基知識的挖掘方法。通過分析維基百科的組織結(jié)構(gòu)尤其是超鏈接關(guān)系,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法、啟發(fā)式規(guī)則和概率統(tǒng)計方法,抽象出一個覆蓋面全、準(zhǔn)確率高的維基辭典,并提出了短語間語義相似度、短語... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請標(biāo)明出處.

  本文關(guān)鍵詞：基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。