一种基于链接聚类的查询扩展算法

被引：2

作者：

李珀瀚

何震瀛

向河林

机构：

[1] 不详

[2] 复旦大学计算机科学技术学院

[3] 不详

来源：

计算机研究与发展 | 2011年 / S3期

关键词：

潜在语义分析; 基于链接的聚类算法; 查询扩展;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

潜在语义分析(LSA)是一种用于自动实现知识提取和表示的理论和方法,它通过对大量的文本集进行统计分析,从其中挖掘出词语之间的潜在联系.LSA有效地解决了一义多词的问题,但是,由于LSA在大矩阵的计算效率和存储上的不足,这限制了LSA在大规模数据集上的应用.另一方面,在关系数据库中,数据对象通过多种类型的链接连接到一起.这些链接中蕴藏了丰富的语义信息.数据对象之间的相似性也可以通过这些链接体现出来.针对这个特点,提出了一种基于链接聚类的查询算法:利用数据对象之间的链接对数据对象进行聚类,用聚类代替文档来进行LSA处理,有效地减少处理文档的个数;在检索的过程中,寻找与关键字序列相似度最接近的簇,然后将簇内的文档返回给用户.实验结果表明,所提出的方法能够充分利用数据对象之间的链接,聚类效果明显;利用聚类后进行LSA处理,能够成倍地提高空间和时间开销,对精确度有提高作用.

引用

页码：197 / 204

页数：8