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Semantic Clustering of Search Engine Results

机译:搜索引擎结果的语义聚类

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摘要

This paper presents a novel approach for search engine results clustering that relies on the semantics of the retrieved documents rather than the terms in those documents. The proposed approach takes into consideration both lexical and semantics similarities among documents and applies activation spreading technique in order to generate semantically meaningful clusters. This approach allows documents that are semantically similar to be clustered together rather than clustering documents based on similar terms. A prototype is implemented and several experiments are conducted to test the prospered solution. The result of the experiment confirmed that the proposed solution achieves remarkable results in terms of precision.
机译:本文提出了一种新的搜索引擎结果聚类方法,该方法依赖于检索到的文档的语义,而不是那些文档中的术语。所提出的方法考虑了文档之间的词汇和语义相似性,并应用激活扩展技术以生成语义上有意义的聚类。此方法允许将语义相似的文档聚类在一起,而不是基于相似的术语对文档聚类。实现了原型,并进行了一些实验来测试繁荣的解决方案。实验结果证实,提出的解决方案在精度方面取得了显着的效果。

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