聚类搜索引擎研究进展浅析  

Research Development of Clustering Search Engine

作　　者：曹宇[1] 尹刚[2] 李翔[1] 程荣斌[2] 王怀民[1] CAO Yu, YIN Gang, LI Xiang, CHENG Rong-bin, WANG Huai-min （1.School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China; 2.Armed Pohce Command College in Hangzhou, Hangzhou 30023, China）

机构地区：[1]国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073 [2]武警杭州指挥学院,浙江杭州30023

出　　处：《电脑知识与技术》2011年第8期5398-5400,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：国家863课题“可信的国家软件资源共享与协同生产环境”（2007AA010301）;国家自然科学基金项目“互联网环境下基于证据的信誉组合技术研究”（60903043）

摘　　要：聚类搜索是目前互联网信息检索和数据挖掘领域的研究热点。给出了聚类搜索引擎的基本工作过程并据此概述其国内外技术发展现状,从聚类对象、聚类功能、聚类算法三个方面对现有聚类搜索引擎进行分析,从工作流程、聚类方法、应用现状等方面对两个典型聚类搜索系统进行了分析和评价,最后给出了聚类搜索引擎的发展趋势。Clustering search is a hot topic in both Internet-based information retrieval and data mining. This paper defines the basic work process of clustering search engines and gives an overview of their current research states; analyzes the clustering search engines based on their clustering objects, functions and algorithms; analyzes and evaluates two important clustering search systems from the their working processes, clustering methods and application states, and finally gives the research trends of clustering search engines.

关 键 词：Web数据 聚类搜索 聚类算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]