| 一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法 |
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| 引用本文： | 沙贝贝,谢丽聪.一种基于频繁项集的搜索引擎聚类浏览算法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2011,29(2):151-155. |
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| 作者姓名： | 沙贝贝 谢丽聪 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州,350002 |
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| 基金项目： | 中科院软件所开放课题基金资助项目，国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 搜索引擎的聚类浏览技术可以帮助用户更好地在搜索引擎返回的结果中定位自己感兴趣的信息.TS-FIC算法通过加工关联规则挖掘出来的频繁项集作为类标签,形成初始聚类,利用频繁项集之间的语义关系,把初始聚类组织成树结构.在形成最终聚类时,引入语义相似度作为计算类相似度的一个考量方面,最后利用一种新的排序方案把最终结果排序显示给...
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| 关 键 词： | 聚类 关联规则 语义相似度 类标签 |
Algorithm to Cluster Search Results Based on Frequent Itemsets |
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| SHA Bei-bei,XIE Li-cong.Algorithm to Cluster Search Results Based on Frequent Itemsets[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2011,29(2):151-155. |
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| Authors: | SHA Bei-bei XIE Li-cong |
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