Att ge användaren ett enkelt och välorganiserat webbsökningsresultat har varit ett ämne för aktiv information Retrieval (IR) forskning. Oavsett hur liten eller tvetydig en fråga är vill en användare alltid ha önskat resultat på den första visningen av ett IR-system. Klustring av ett IR-systems resultat kan ge ett sätt, vilket uppfyller användarens faktiska informationsbehov. I detta dokument presenteras ett tillvägagångssätt för att samla ett IR-systems resultat. Tillvägagångssättet är en kombination av heuristik och k-means teknik med hjälp av cosinus likhet. Vår heuristiska tillvägagångssätt upptäcker det initiala värdet av k för att skapa inledande centroider. Detta eliminerar problemet med extern specifikation av värdet k, vilket kan leda till oönskade resultat om fel anges. Centroiderna som skapas på detta sätt är mer specifika och meningsfulla i samband med webbsökningsresultat. En annan fördel med den föreslagna metoden är att man tar bort den objektiva funktionen hos k-medel som gör klusterens storlek densamma. Slutresultatet av det föreslagna tillvägagångssättet består av olika grupper av dokument med olika storlekar.
Alam och Sadaf Ref föreslog därför en heuristisk sökmetod för att bestämma värdet av K och klustererade sökresultat med hjälp av K-means-tekniken.
Web Search Result Clustering based on Heuristic Search and k-means
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}