聚类对象分析

 

现有聚类搜索引擎的聚类对象主要包括三类数据：商业数据、评价数据、社交数据。

商品数据主要包括对服装、电器、化妆品等数据信息进行分类整理，例如用户在淘宝网输入“牙膏”关键字，在网页上立马显示出“功能”、“品牌”、“产地”等分类信息，并按照销量、价格、信用进行了排序，对商品的聚类分析清晰明确。评价数据主要包括论坛对相关主题的讨论信息，博客的交流信息，商业网站对商品的满意度评价信息等。大连海事大学的鲁明羽、姚晓娜等人提出一种基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘算法，通过分析帖子和用户间的影响力传递，来判断是否为焦点人物和热门话题[11]。社交数据主要包括社交网络注册用户个人资料信息、用户关注度信息、用户之间交互信息等社交数据资源。社交数据隐含了大量可以用于聚类的关联信息，对实现智能和个性化聚类搜索具有重要意义。此外，聚类对象按数据类型还可以划分为文本数据、多媒体数据等。

 

 

聚类功能分析

 

聚类搜索引擎的聚类功能主要有智能聚类、去重、多媒体、覆盖性等能力。

智能聚类：聚类搜索引擎大多具有这项功能。目前做得最好的如Vivisimo系统，它最大的特色是会对搜索结果自动分类，采用专门开发的启发式算法来集合或聚类原文文献。

去重：去重可以取掉大部分的广告网页并节省掉用户的选择时间，是十分实用的一项聚类功能。国内的比比猫的去重功能非常出色，在用户获得多个搜索引擎的搜索结果后，比比猫可以自动为用户获取最有搜索结果并取掉重复的信息。

多媒体：除了文本聚类，聚类搜索引擎还关注视频、音频等多媒体信息进行聚类的功能，商业化、集成化、多媒体化的气息更加浓厚。搜狗音乐推出了新版的聚类页面，可视化强，用户输入音乐名称，将获得全新的聚类结果，该结果首先按照音频特征聚类，再按照文本信息聚类，保证搜索界面显示的音乐相关度最高。

覆盖性：聚类搜索引擎一般基于一些大型通用搜索引擎的数据资源，这样能够保证搜索的结果覆盖全面，可聚类的对象内容丰富。

 

 

聚类算法分析

 

聚类搜索引擎的聚类算法主要有层次聚类、树状聚类、网状聚类、圆形聚类。其中Carrot2、Clusty(clusty.com)、iBoogie( iBoogie.com)等系统使用层次聚类的方法，按照来源及站点进行聚类。PinkySeach[12]和Mnemomap(mnemomap.org)系统是使用树状结构的聚类算法，将聚类的结果以列表的形式展示出来。UJIKO系统(ujiko.com)是使用圆形结构的聚类算法，它将搜索结果聚类后按照主题自动分类成图形界面显示出来。Quintura系统(quintura.com)是使用网状结构的聚类算法，是通过标签云的形式将在语义上相关的词聚类，构成网状链接。