A New Algorithm for Clustering Search Results

资 源 简 介

A New Algorithm for Clustering Search Results

详 情 说 明

传统搜索结果的呈现方式往往按照相关性线性排列，这可能导致用户需要浏览大量结果才能找到所需信息。针对这一问题，一种创新的聚类算法应运而生，它能够智能地将搜索结果分组成有意义的类别，显著提升信息检索效率。

该算法的核心思想在于结合语义分析和多维特征提取技术。首先对搜索结果进行深度语义理解，识别内容中的关键主题和实体；随后通过特征向量构建，量化文档之间的相似度；最终采用改进的层次聚类方法，自底向上地合并相似文档，形成具有清晰边界的聚类结构。

相比传统方法，该算法在三个维度实现突破：通过引入上下文感知机制解决一词多义问题；采用动态阈值调整适应不同查询的聚类粒度需求；利用增量计算支持实时聚类场景。实验数据表明，该算法在准确率和召回率上分别提升23%和18%，尤其擅长处理长尾查询和专业化搜索场景。