【摘 要】
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传统的信息检索技术在Web搜索领域面临一些新的挑战和难点。Web搜索领域除了吸收传统的信息检索技术的一些优点之外,还应用了一些独特的技术,并为信息检索提供了一些新的研究
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传统的信息检索技术在Web搜索领域面临一些新的挑战和难点。Web搜索领域除了吸收传统的信息检索技术的一些优点之外,还应用了一些独特的技术,并为信息检索提供了一些新的研究热点与方向。本文结合Web中相关网页解析技术,对目标网页中的内容进行了相应的预处理,包括网页中相关标签节点信息、的获取,移除节点信息中的停用词,对节点信息进行词频统计,并将词频统计信息应用于网页节点的向量化。同时采用了数据挖掘中的K-means算法,将网页中获取的检索信息(经过向量化处理后的信息)进行聚类分析,并且将聚类分析后的分类结果集返回给用户。聚类分析后发现,检索结果中一些冗余的信息被过滤掉了,同时聚类分析后得到的分组结果也方便了用户查找其感兴趣的内容。本文所提到的方法在应用实现过程中采用了Eclipse+Tomcat集成开发环境,同时结合了当前Web开发中主流的Struts框架,开发了网页信息抽取模块,信息特征提取及转化模块,对特征信息进行聚类分析模块,以及聚类结果呈现模块等。实验结果表明本文所使用的方法在应用中是可行的。
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