| KNN-FCM聚类算法在中文搜索引擎文本过滤中的应用 |
| |
| 引用本文： | 张俊丽,张帆.KNN-FCM聚类算法在中文搜索引擎文本过滤中的应用[J].图书与情报,2007(4):48-51,62. |
| |
| 作者姓名： | 张俊丽 张帆 |
| |
| 作者单位： | 华中师范大学信息管理系,湖北武汉,430079 |
| |
| 摘 要： | 目前，大多数搜索引擎都是用相关度或page—rank或HITS（Hyperlink—Induced Topic Search）算法对匹配的结果进行排序，然后以列表的方式呈现给用户。事实表明：其索引质量不高，对所收集的信息缺乏有效的分类处理，用户面对成千上万的搜索结果无法——查看。而真正符合需要的搜索结果常常因为排在后面而被漏检，返回的结果只有极少部分得到了用户的有效利用。文章提出运用基于K近邻的模糊C均值算法（以下简称KNN—FCM）对搜索引擎的初始结果进行自动聚类，系统再针对用户作出的适时反馈进行相应的输出调整，从而方便用户查找信息。
|
| 关 键 词： | 搜索引擎 模糊C均值 文本过滤 |
| 文章编号： | 1003-6938（2007）04-0048-04 |
| 修稿时间： | 2006-12-29 |
The Application of KNN-FCM Clustering Algorithm in Text Filtering of Chinese Search Engine |
| |
| Zhang Junli,Zhang Fan.The Application of KNN-FCM Clustering Algorithm in Text Filtering of Chinese Search Engine[J].Library and Information,2007(4):48-51,62. |
| |
| Authors: | Zhang Junli Zhang Fan |
| |
| Institution: | Department of Information Management,HuaZhong Normal University,Wuhan,Hubei,430079 |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | KNN |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
