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党秋月

作品数：4 被引量：8H指数：1
供职机构：北京邮电大学更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇搜索
  • 2篇搜索结果
  • 2篇聚类
  • 1篇自动识别
  • 1篇文档
  • 1篇文摘
  • 1篇相似度
  • 1篇相似度计算
  • 1篇相似度计算方...
  • 1篇命名实体识别
  • 1篇结果聚类
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵计算
  • 1篇聚类方法
  • 1篇可达图
  • 1篇类别词
  • 1篇类方
  • 1篇后缀树
  • 1篇分词
  • 1篇分词处理

机构

  • 4篇北京邮电大学

作者

  • 4篇党秋月
  • 2篇陆月明
  • 2篇张吉伟
  • 1篇陆月明

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 3篇2013
  • 1篇2012
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种基于命名实体识别的新闻搜索结果相似度计算方法
本发明提出一种基于命名实体识别的新闻搜索结果相似度计算方法，该发明采用命名实体识别技术对新闻搜索结果建立多个关键词子集，对应每个子集建立一个词项矩阵，并在各个词项矩阵中分别计算相似度，最后将多个相似度加权得到最终相似度。...
陆月明党秋月张吉伟
文献传递
基于语义的搜索结果聚类方法研究
随着网络的发展，越来越多的人们在互联网上获取信息。搜索引擎作为用户与互联网交互的中转站，负责信息的获取和检索，给人们带来了极大的便利。但是，随着互联网上信息量的增长，搜索引擎返回的检索结果也日益繁杂，包含了很多不相干的、...
党秋月
关键词：搜索结果聚类方法
基于OPTICS可达图的自动识别簇方法被引量：7
2012年
针对主题特征不明显的搜索结果聚类的问题,提出了基于OPTICS(Ordering Points To Identify theClustering Structure)可达图的自动识别簇的Smooth方法。首先利用OPTICS算法得到搜索结果的可达图,然后采用移动平均法平滑掉可达图曲线中的毛刺,最后识别其中的峰值以划分各个凹陷区域,即得到聚类结果。在搜索结果数据集上的实验结果表明,Smooth方法的准确率较已有的方法平均提高了100%左右。Smooth方法能够与OPTICS算法结合应用于搜索引擎中,对搜索结果进行聚类处理,有效地提高其可浏览性。
党秋月陆月明
关键词：聚类搜索结果可达图
一种基于分词和词性分析的后缀树聚类方法
本发明提出一种基于分词和词性分析的后缀树聚类方法，该发明由文档分词处理模块、词性分析模块和后缀树聚类模块三部分组成，完成文档的分词处理，词性标注，词语权重的计算和文档主要成分的提取，能够实现对原始文档降维处理，降低了后缀...
陆月明张吉伟党秋月
文献传递
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