基于最大生成树的文档聚类及其在个性化信息检索中的应用

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中文摘要：在海量信息中,提高信息检索的精确率和智能化程度,是人类不断探索的课题,传统的信息检索方法中,对检索返回结果的处理较少,导致检索的精确率不高.针对该问题,设计了基于最大生成树的聚类算法和用户兴趣挖掘算法,对召回的大量结果进行无指导的文本聚类,并结合用户兴趣对文档进行相关分析,这样用户只考虑那些相关的文档,从而缩小用户浏览文档的数量,实现个性化检索,提高了检索效率,并在研究的技术基础上,设计了个性化信息检索的实现策略.

作者：

康海燕、北京理工大学计算机系、王克俭、常淑惠、樊孝忠

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作者单位：

河北农业大学信息学院,保定,071001

北京,100081

北京理工大学计算机系,北京,100081

关键词：

最大生成树信息检索 Fuzzy聚类用户兴趣挖掘算法

主办单位：

中国计算机学会

中国人工智能学会

会议名称：

2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议

会议时间：

2005-04-16

会议地点：

深圳

会议母体文献：

2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议论文集

页码：

351-355

出版时间：

2005