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一种改进的FCM检索结果聚类算法研究
引用本文:李晶,顾国强.一种改进的FCM检索结果聚类算法研究[J].软件产业与工程,2014(5):39-41.
作者姓名:李晶  顾国强
作者单位:上海众恒信息产业股份有限公司,上海200042
基金项目:基金编号:12DZ2250400、12511503100.
摘    要:针对检索引擎返回的查询结果数量巨大,用户难以在较短的时间获取有用的信息,传统FCM聚类算法的距离无法完全准确描述文本间的相似程度,本文提出了一种新的文本间的距离定义,改进了模糊C均值聚类(FCM)聚类算法,利用新改进的算法对搜索引擎返回的结果进行聚类,方便了用户查询。实验证明了算法的可行性与有效性。

关 键 词:文本  模糊C均值聚类  特征向量  聚类

An Improved Fcm Search Results Clustering Algorithm Research
LI Jing,GU Guoqiang.An Improved Fcm Search Results Clustering Algorithm Research[J].Software Industry and Engineering,2014(5):39-41.
Authors:LI Jing  GU Guoqiang
Institution:(Shanghai Triman Information & Technology Co., Ltd., Shanghai 200042, China)
Abstract:The search engine returns large quantity of query results, so it is difficult for users to obtain useful information in a relatively short period of time. The traditional FCM clustering algorithm can not describe the similarity distance between texts accurately. This paper puts forward a new definition of the distance between texts improving FCM clustering algorithm to make clustering analysis of search engine results to improve efficiency of inquires. Experiments show that the algorithm is feasible and effective.
Keywords:Text  FCM  Feature Vector  Clustering
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