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2023-06-29
聚焦搜索引擎算法的优化
【摘要】：Lingo算法是基于奇异值分解的索引结果聚类算法。系统使用Lingo算法的主要目的是提高聚类标签的质量。2)Rough K-means算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。每个簇中对象的平均值称为该簇的聚点，也就是中心。两个簇的相似度是根据两个聚点计算出来的。图2-21K-means算法流程图K-Means算法是最基本的非层次聚类算法，它假设各个类都呈现球状且类的大小几乎相等。另外用到的算法还有STC后缀树聚类算法，HAOG和FuzzyAnts，比较有难度，在此不做介绍。
1)Lingo
Lingo是Linear Interactive and General Optimizer的缩写，即交互式的线性和通用优化求解器。它包括功能强大的建模语言，建立和编辑问题的全功能环境，读取和写入数据库的功能，和一系列完全内置的求解程序。
Lingo算法是基于奇异值分解的索引结果聚类算法。系统使用Lingo算法的主要目的是提高聚类标签的质量。
用Lingo实现文本聚类的过程如下：
（1）首先确定可感知的类标签，然后将文件分配到类中。
（2）Preprocessing（预处理）：进行Filtering文本过滤、stemming提干、stopwords去除停用词。
（3）Frequent phrase extraction：频繁短语提取，提取出现频率最高的短语。
（4）Cluster label induction：聚类标签感知，以搜索结果文档中存在的命名实体作为聚类标签，经过一定的标签选择和聚类合并策略，形成最终的聚类结果，提高聚类标签的可读性。
（5）Cluster content discovery：聚类内容发现，根据提供的聚类标签发现聚类内容。
（6）Final cluster formation：最终集群形成，最终形成的内容颗粒聚集现象愈发明显。
2)Rough K-means
算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和应用。在众多算法中，K均值方法是一种比较流行且聚类效果较好的方法。
K均值算法是把含有n个对象的集合划分成k个簇。每个簇中对象的平均值称为该簇的聚点，也就是中心。两个簇的相似度是根据两个聚点计算出来的。假设聚点x、y都有m个属性，取值分别为x1，x2，…，xm和y1，y2，…，ym，则x和y的距离
K均值算法的流程图如图2-21所示。
图2-21 K-means算法流程图
K-Means算法是最基本的非层次聚类算法，它假设各个类都呈现球状且类的大小几乎相等。K-Means算法以“估计-最优化”的方式来寻找最合适的模型参数。开始时先随机确定类的质心，然后将各个文档分到质心与之最接近的类中，并重新计算各个类的质心，如此继续直到文档的划分不再变化。
另外用到的算法还有STC（Suffix Tree Cluster）后缀树聚类算法，HAOG和FuzzyAnts，比较有难度，在此不做介绍。
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