Earch motorer rock! Eller hur? Utan sökmotorer skulle Internet vara en enorm mängd oorganiserad information som säkert skulle vara intressant men kanske inte särskilt användbar. Sökmotorer hjälper oss i alla typer av uppgifter och förbättrar ständigt resultatrelevansen. Finns det ens den minsta skråma på denna perfekta bild? Vi är rädda för det. Tvärtemot vad folk tror svarar sökmotorer inte på frågor. De ger bara snabb tillgång till den information som människor lägger ut på webben. I själva verket populära sökmotorer, i motsats till frågesvar system, returnera webbsidor som matchar användarens fråga snarare än frågans svar. Lyckligtvis fungerar detta oftast, eftersom människor tenderar att placera frågor tillsammans med svar. Det verkliga problemet uppstår när det informationsbehov som uttrycks i frågan är vagt, för brett eller helt enkelt odefinierat. Då blir utbudet av ämnen ohanterligt stort, förvirrande och av tvivelaktigt värde för användaren. Sökresultat klustring syftar till att presentera information om matchande dokument (se "Relaterat arbete i textkluster" sidofältet). Det är som att ta ett steg bakåt för att förstå en större bild - vi bryr oss inte längre om enskilda dokument, men om någon underliggande semantisk struktur som kan förklara varför dessa dokument utgör ett bra resultat på frågan. För att hitta denna struktur sätter vi upp några mål: • identifiera grupper av liknande dokument, • upptäcka en textbeskrivning av egenskapen som gör dokumenten liknande, och • presentera dessa beskrivningar för användaren i dokumentkluster. Vårt tillvägagångssätt vänder den traditionella ordningen av klusterfyndighet. Istället för att beräkna närheten mellan dokument och sedan märka de upptäckta grupperna försöker vi först hitta bra, konceptuellt varierade klusteretiketter och sedan tilldela dokument till etiketterna för att bilda grupper. Vi tror att endast den kommersiella sökmotorn Vivisimo (www.vivisimo com) använder en liknande ordning av kluster upptäckt, men detaljerna i den algoritmen är okända. Enligt Collins English Dictionary är lingo "en rad ord eller en språkstil som används i en viss situation eller av en viss grupp människor". Varje gång en användare ställer en fråga på webben skapas ett nytt språk med sitt eget karakteristiska ordförråd, fraser och uttryck. En framgångsrik Web-search-resultat kluster algoritm bör tala sina användares lingoes-som är, skapa tematiska grupper vars beskrivningar är lätt att läsa och förstå. Användarna kommer sannolikt att bortse från grupper med alltför långa eller tvetydiga beskrivningar, även om deras innehåll kan vara värdefullt. En klusteralgoritm för webbsökning måste därför endast syfta till att skapa kluster med meningsfulla, koncisa och korrekta etiketter. I konventionella metoder, som bestämmer gruppetiketter efter att ha upptäckt det faktiska klusterinnehållet, visar sig denna uppgift vara ganska svår att utföra. Numeriska kluster representationer kan "vet" att vissa dokument är liknande, men de kan inte beskriva den faktiska relationen. I Lingo-beskrivning-comes-first-metoden är ett noggrant urval av etikettkandidater avgörande. Algoritmen måste säkerställa att etiketterna är betydligt annorlunda samtidigt som de täcker de flesta av ämnena i inmatningssnippets. För att hitta sådana kandidater använder vi vektorrymdmodellen (VSM) och singular value decomposi-
Dokumentsammanställningsreferensdokument för gruppering av dokumenten på grundval av deras likhet.
A concept-driven algorithm for clustering search results
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}