【摘 要】
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随着web上的信息急剧增长,如何有效地从web上获得高质量的信息已经成为当今热门研究主题之一。在信息检索、数据挖掘、人工智能等领域,如何提高搜索信息结果的相似度,以提高
【机 构】
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广东科学技术职业学院计算机工程技术学院
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随着web上的信息急剧增长,如何有效地从web上获得高质量的信息已经成为当今热门研究主题之一。在信息检索、数据挖掘、人工智能等领域,如何提高搜索信息结果的相似度,以提高搜索信息的质量,是众多研究的主要思考方法。文中在链接分析的基础上,基于SAHN分级聚类算法提出了以用户辅助估计进行相关网页的聚类搜索方法,与普通的聚类方法相比,实验通过比较三种常用的相似性聚类方法在提高搜索结果中的应用,发现结合用户辅助估计方法可以更好地提高搜索结果的满意度,达到更好的搜索效果。
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