An Efficient User-Oriented Clustering of Web Search Results

资 源 简 介

An Efficient User-Oriented Clustering of Web Search Results

详 情 说 明

在当今信息过载的时代，用户经常面临海量搜索结果难以快速定位目标内容的问题。传统的按相关性排序的列表展示方式往往效率低下，而搜索结果聚类技术则提供了一种更高效的解决方案。

用户导向的Web搜索聚类算法通过分析查询意图和文档特征，将相似结果自动归类。这种方法不仅减少了用户浏览无关信息的时间，还能从不同维度展现信息结构，帮助用户快速锁定感兴趣的主题分支。

核心优化方向包括：1) 基于语义而非简单关键词匹配的相似度计算；2) 动态调整聚类粒度适应用户需求；3) 实时处理能力保证搜索体验流畅性。

相比传统方法，现代算法更注重聚类标签的易读性和层次结构的合理性，通过结合用户行为数据不断优化聚类效果，使搜索结果的组织方式更加符合人类的认知习惯。