一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法  

A Clustering Method for Chinese Web Document Based on SOM

作　　者：陈福集[1] 杨善林[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学计算机网络研究所,合肥230009

出　　处：《情报学报》2002年第2期173-176,共4页Journal of the China Society for Scientific and Technical Information

基　　金：国家自然科学基金项目的资助 (项目编号 :79970 0 5 8)

摘　　要：近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。Recently Internet is developing rapidly, and the information in Internet is growing greatly. How to discover information of high quality efficiently from it is an important subject for Chinese Web document discovery in our country. In the paper, we introduce SOM (Self\|Organizing Map, one of clustering method in neural network) to Chinese Web search engine. Firstly, we discuss the model and algorithm of SOM, secondly, we put forward a clustering method for Chinese Web document based on SOM, so as to enhance query quality efficiently.

关 键 词：自组织特征映射 神经网络 层次聚类方法 中文WEB文档 因特网 SOM 

分 类 号：G354[文化科学—情报学]