【作者】 李文波； 孙乐；

【Author】 LI Wen-Bo SUN Le (Open system and Chinese Information Processing Center,ISCAS,Beijing)

【机构】 中国科学院软件研究所开放系统与中文信息处理中心；

【摘要】 在信息检索的查询反馈处理中,可以利用聚类方法进行文档分析进而扩展查询条件[1]。这时被选择进行聚类的文档集合一般是小规模的,并且由于信息检索有限的性能,文档之间可能出现非常接近、一定程度上相似、基本无关等多种情况。本文针对信息检索的查询反馈处理中文档集合的这些特性,分析了使用聚类算法处理小规模文档集合面临的特殊问题,提出了在文档归并和孤立点分离基础上进行聚类的策略,取得了较好的聚类结果。更多还原

【Abstract】 In the tasks of query feedback in IR(Information Retrieval),cluster can be used in document analysis forquery expansion.In this context,the document set selected for query expansion was small-scale in general.At the same time,the relevance between these documents might be very high or very low or in between based on the IR performance.In thispaper,we discussed the specific problems when cluster was used to small-scale document set.The strategies of documentmerge and isolated point separating are proposed and a better cluster result is show in our experiment.更多还原