Sammanfattning -I den här artikeln anser vi att problemet med att klämma snippets återvände från sökmotorer. Vi föreslår en teknik för att åberopa semantisk likhet i klusterprocessen. Vår teknik förbättrar den välkända STC-metoden, som är en mycket effektiv heurist för att samla webbsökresultat. En svaghet med STC är dock att det inte kan samla semantiska liknande dokument. För att lösa detta problem föreslår vi en ny datastruktur för att representera suffix av en enda sträng, kallad Semantic Suffix Net (SSN). Ett generaliserat semantiskt suffixnät skapas för att representera suffix av en uppsättning strängar genom att använda en ny operatör för att delvis kombinera nät. En viktig egenskap hos denna nya operatör är att hitta en gemensam punkt genom att använda semantisk likhet och strängmatchning; netto par kombination sedan börjar vid den gemensamma punkten. Denna logik orsakar antalet noder och grenar av en generaliserad semantisk suffix netto att minska. Operatören använder sedan linjen av suffix länkar som en gräns för att separera nätet. Ett generaliserat semantiskt suffixnät införlivas sedan i STC-algoritmen så att det kan samla semantiskt liknande snippets. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen förbättras vid konventionell STC.
Janruang REF införde semantisk likhet i klustereringsprocessen, antog en heuristiska metoder för klusterering process, minskade suffix träd noder och grenar.
Applying Semantic Suffix Net to suffix tree clustering
{'venue': '2011 3rd Conference on Data Mining and Optimization (DMO)', 'journal': '2011 3rd Conference on Data Mining and Optimization (DMO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}