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。

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要 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(gè)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(gè)長且無層次的列表，然而這個(gè)列表往往達(dá)不到預(yù)期目標(biāo)， 因?yàn)橛脩敉枰喍囗摬拍苷业狡谕慕Y(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(jì) 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(shí)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(jì)方法，抽象出一個(gè)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、短語導(dǎo)向性等指標(biāo)。該知識庫在關(guān)鍵詞抽取和文本分類 上的簡單應(yīng)用也取得了非常顯著的效果。 其次，重點(diǎn)介紹了基于維基百科的搜索引擎檢索結(jié)果聚類的基本思想， 第 I 頁 上海交通

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