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为了便于用户浏览搜索引擎返回的搜索结果，快速有效地定位有价值的Web文档，提出了基于概念分组的Web搜索结果聚类算法．首先，建立特征词同现网络，利用概念分组技术挖掘特征词之间的语义关联，形成主题概念类；然后，计算文档与各概念类之间的距离，据此实现Web搜索结果的聚类；最后，综合考虑特征词在类内和文档集中的重要性进行类别标签的选择．实验结果表明本算法具有较好的聚类性能，明显优于k-均值算法，且产生的类别标签容易理解．