搜索引擎的文本聚類研究

王佳樂

[摘 要] 近年來，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注搜索引擎聚類。國內(nèi)研究相比國外較晚，還處于發(fā)展的初級(jí)階段，存在著數(shù)據(jù)庫依附性過強(qiáng)、搜索速度緩慢、用戶的個(gè)性化服務(wù)需要提升等問題。有關(guān)網(wǎng)站可建立自己獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫或與專業(yè)搜索引擎公司合作，建立專有數(shù)據(jù)庫或?qū)ag標(biāo)簽應(yīng)用到網(wǎng)頁中，以加快搜索引擎聚類的速度并滿足不同用戶的需要，以促進(jìn)搜索引擎聚類在搜索引擎中可持續(xù)健康快速發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 搜索引擎；文本聚類；發(fā)展局限；展望

[中圖分類號(hào)] F27.4 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] B

一、前言

2013年7月發(fā)布的CNNIC第32次互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告顯示，截止2013年6月止，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)5.91億，半年共計(jì)新增網(wǎng)民2656萬人。互聯(lián)網(wǎng)普及率為44.1%，較2012年底提升了2.0個(gè)百分點(diǎn)。從2009年到2013年，互聯(lián)網(wǎng)普及率逐年上升，從28.9%上升到44.1%。計(jì)算機(jī)的普及，使人們?cè)絹碓揭蕾囉谠儐柣ヂ?lián)網(wǎng)。面對(duì)浩瀚的信息海洋，如何獲得用戶真正有用的信息，成為了一個(gè)炙手可熱的話題。從最早的門戶網(wǎng)站方式到現(xiàn)在的谷歌、百度全文本搜索，對(duì)待信息的獲取方式已經(jīng)有了很大的改變。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)越來越普及，網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)的信息，出現(xiàn)很多冗雜信息，僅僅依靠傳統(tǒng)的搜索方式，并不能滿足用戶的需要。從2000年開始，以Vivisimo為代表，越來越多的學(xué)者開始注意到，聚類能更準(zhǔn)確的定位搜索結(jié)果。

二、聚類

聚類是指將抽象或物理對(duì)象組成集合，將集合中類似對(duì)象組成多個(gè)類的過程。由聚類所生成的簇可以看做是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的其他對(duì)象彼此相似，而與其他簇中的對(duì)象不同。聚類分析又被叫做群分析，是針對(duì)分類問題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。由一個(gè)度量的向量或多維空間中的一個(gè)點(diǎn)構(gòu)成模式，再由多個(gè)模式構(gòu)成聚類分析。聚類分析可以追溯于分類學(xué)，不過聚類并不是單純的分類。聚類與分類最大的的不同之處是，劃分為聚類的類是未知的。

聚類作為一種有效的分類方法，可以從龐大的消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫區(qū)分屬性、目標(biāo)不同的消費(fèi)群體，再概括出這些消費(fèi)群體的消費(fèi)模式也就是普通意義上的習(xí)慣。它作為數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)模塊，可以作為一個(gè)單獨(dú)的工具以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中分布的一些深層的信息，并且概括出每一類的特點(diǎn)，或者把注意力放在某一個(gè)特定的類上以作進(jìn)一步的分析；并且，在數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，聚類算法可以作為對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再用其他分析算法處理。聚類分析的算法可以分為層次法（Hierarchical Methods）、基于網(wǎng)格的方法（grid-based methods）、基于密度的方法（density-basedmethods）、劃分法（Partitioning Methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。

三、搜索引擎聚類國內(nèi)外發(fā)展進(jìn)程

國外對(duì)于搜索引擎聚類方面的研究最早發(fā)生在1996年，HearstMA，PedersenJO學(xué)者研究開發(fā)的Scatter/Gather系統(tǒng)是世界上第一個(gè)將聚類引入搜索引擎的系統(tǒng)。2000年開發(fā)的Vivisimo元搜索引擎系統(tǒng)，采用自主開發(fā)的啟發(fā)式算法來集合并聚類原文文獻(xiàn)。這種算法吸收了傳統(tǒng)人工智能思想，對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行更好描述和聚類。它的文獻(xiàn)聚類技術(shù)首先將文本內(nèi)容自動(dòng)分類，劃分為等級(jí)式排列的目錄之后進(jìn)行聚類。作為一種完全自動(dòng)化的聚類技術(shù)，不需要人為干擾收集數(shù)據(jù)，也不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)。SnakeT在前者研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了能完整將搜索引擎聚類化的系統(tǒng)，并且可以向用戶展示帶有明確標(biāo)簽的層次型結(jié)構(gòu)。Grouper是利用后綴樹聚類（STC，Suffix Tree Clustering）算法專門針對(duì)文檔摘要進(jìn)行聚類的搜索引擎系統(tǒng)。SHoc是首個(gè)面向文本信息進(jìn)行聚類功的搜索引擎。Sergio系統(tǒng)應(yīng)用改進(jìn)過的k均值算法對(duì)兩個(gè)搜索引擎結(jié)果進(jìn)行聚類處理。在新聞處理方面，Nesrec系統(tǒng)提取Altzvista新聞的新聞?wù)?，短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行層次聚類，并使之成為擁有良好可讀性的類標(biāo)簽。而Newsblaster系統(tǒng)針對(duì)每天的新聞進(jìn)行聚類處理，文本生成等處理之后，產(chǎn)生摘要文檔。WhatsonWeb是應(yīng)用拓谷驅(qū)動(dòng)和圖像聚類算法來構(gòu)建搜索引擎聚類系統(tǒng)，具有良好的可視化效果，同時(shí)支持處理無效標(biāo)簽。

國內(nèi)的研究要相對(duì)較晚，最早開始于20005年，但是隨著科技發(fā)展，取得了很不錯(cuò)的優(yōu)秀成果。2005年的PinkySearch利用后綴樹算法和相同詞聚類對(duì)多個(gè)搜索引擎的結(jié)果進(jìn)行聚類處理，最后獲得搜索結(jié)果。在2007年成立的國內(nèi)首家搜索引擎聚類公司比比貓（Bbmao），采用先進(jìn)的聚類和去重技術(shù)，不僅帶給用戶快捷、智能的體驗(yàn)經(jīng)歷，還引領(lǐng)創(chuàng)新了聚類技術(shù)。國內(nèi)高水準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘研究所論壇上，提出了web挖掘算法、分類聚類，應(yīng)用方案等聚類應(yīng)用技術(shù)。

四、搜索引擎聚類分析

搜索引擎形式從最早的目錄式搜索到基于Robot搜索引擎，再到現(xiàn)在的聚類搜索引擎，其對(duì)象不僅僅是對(duì)資源進(jìn)行搜索，也開始關(guān)注用戶體驗(yàn)，如何使用戶能更為便捷的找到自己所需內(nèi)容。搜索引擎聚類發(fā)展已有十余年，通過對(duì)國內(nèi)外相對(duì)比較成熟的聚類搜索引擎作為研究對(duì)象，從劃分類型、基本功能、聚類算法角度分析。

1.劃分類型分析

根據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn)不同，搜索引擎聚類劃分的種類也不同。根據(jù)提供的服務(wù)劃分成社區(qū)型（比如貝殼網(wǎng)）和搜索型（如第易搜）。按照信息的來源即是否擁有獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫，聚類搜索引擎能劃分為寄生型（Vivisimo）和原生型（如CNKI搜索）。按照搜索引擎來源的數(shù)目，聚類搜索引擎可以劃分為單一型來源搜索引擎（如TouchGraph）和多來源搜索引擎，即元搜索引擎（如Bbmao）。

2.基本功能分析

在對(duì)國內(nèi)外具有代表性的搜索引擎聚類分析后，發(fā)現(xiàn)其搜索對(duì)象不僅僅為網(wǎng)頁，更延伸到網(wǎng)頁、新聞、目錄、摘要、博客，可應(yīng)用于商業(yè)、政府工作、新聞搜集等多種多樣。另外，在提供個(gè)性化搜索的同時(shí)，用戶還可根據(jù)自己的喜好，在游戲、旅游、博客等大類下選擇的信息源，在右側(cè)會(huì)自動(dòng)呈現(xiàn)圖片、新聞、購物等搜索結(jié)果。

3.聚類算法角度分析

目前的網(wǎng)頁聚類算法根據(jù)其針對(duì)的方向分為3種，即基于鏈接分析、基于網(wǎng)頁內(nèi)容、基于用戶搜索日志的聚類算法。

基于鏈接分析的聚類和傳統(tǒng)的搜索引擎搜索有一定相似之處，對(duì)任一網(wǎng)頁，必有本網(wǎng)頁指向其他網(wǎng)頁的鏈接和其他網(wǎng)頁指向本網(wǎng)頁的鏈接。若這些其他網(wǎng)頁都包含有同一個(gè)網(wǎng)頁的鏈接，則被認(rèn)為同音關(guān)系，具有相似性，進(jìn)而依次聚類?；诰W(wǎng)頁內(nèi)容的聚類即是對(duì)網(wǎng)頁的內(nèi)容直接聚類，傳統(tǒng)的聚類算法是對(duì)網(wǎng)頁內(nèi)容去標(biāo)點(diǎn)、化復(fù)數(shù)形式為單數(shù)、去掉前后綴。然而這些方法是針對(duì)單個(gè)文字的聚類，并沒有考慮詞間含義，也不能真實(shí)的反映網(wǎng)頁內(nèi)容。于是出現(xiàn)了STC算法即后綴樹算法，通過將網(wǎng)頁進(jìn)行處理，得到詞組，再依賴于后綴樹，辨別擁有相同詞義的詞組，將他們作為基本類，合并形成高層次的類，進(jìn)行高效的聚類。隨著搜索引擎的發(fā)展，研發(fā)者開始考慮到對(duì)用戶行為分析，構(gòu)建用戶模型，出現(xiàn)了基于用戶搜索日志的聚類算法。通過用戶對(duì)搜索結(jié)果網(wǎng)頁進(jìn)行聚類。

上述三種聚類算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，基于用戶搜索日志的算法注重用戶體驗(yàn)，基于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的算法注重搜索對(duì)象，而基于鏈接分析的聚類注重相似網(wǎng)頁之間的鏈接。在以后聚類搜索引擎發(fā)展中，這三種方法將會(huì)結(jié)合使用。

五、發(fā)展局限及展望

國外的搜索引擎聚類最早開始于1996年，而國內(nèi)的發(fā)展相對(duì)較晚。然而由于還處于發(fā)展的初始階段，還存在一定的局限性。中國第一家元搜索聚類引擎公司是2007年的比比貓（Bbmao）公司，可以直接搜尋文檔，搜索結(jié)果匯集各大搜索引擎結(jié)果，具有強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)收藏夾等多元功能。然而由于局限性，只存在了較短的時(shí)間。必須綜合考慮搜索引擎聚類的問題，才可能使之長遠(yuǎn)發(fā)展。

1.數(shù)據(jù)庫依附性過強(qiáng)

目前的搜索引擎的聚類技術(shù)多是將已有的搜索引擎檢索出的結(jié)果進(jìn)行聚類分析，得到更準(zhǔn)確的結(jié)果，呈現(xiàn)給用戶。其存在形式多為衍生性搜索引擎，這就意味著需鏈接已有搜索引擎的數(shù)據(jù)庫，然而搜索引擎本就是依靠搜索結(jié)果獲得收入。對(duì)于第三方間接使用其搜索結(jié)果，原搜索引擎必然會(huì)采取限制，這也就造成數(shù)據(jù)的無法獲得。國內(nèi)成立的比比貓公司就是由于依附性太強(qiáng)，最后導(dǎo)致無法繼續(xù)生存下去。建立自己獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫不失為一個(gè)好的解決辦法，然而由于獨(dú)立數(shù)據(jù)庫所需強(qiáng)大的技術(shù)支持，還可以與專業(yè)搜索引擎公司合作。

2.搜索速度緩慢

由于當(dāng)前搜索引擎的聚類技術(shù)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行聚類，實(shí)質(zhì)上也就是進(jìn)行二次加工、聚類、排序，最后呈現(xiàn)搜索結(jié)果。勢必影響其搜索速度。值得探討的是直接建立轉(zhuǎn)有數(shù)據(jù)庫，是可以解決的方法之一；此外隨著技術(shù)發(fā)展，越來越多的Tag標(biāo)簽應(yīng)用到網(wǎng)頁中，這也對(duì)準(zhǔn)確了解網(wǎng)頁內(nèi)容、屬性產(chǎn)生裨益，從而加速搜索引擎聚類的速度。

3.用戶的個(gè)性化服務(wù)還需提升

搜索引擎的最終結(jié)果是為了使用戶使用，即服務(wù)于用戶。目前搜索引聚類還不夠成熟，如何使搜索結(jié)果更加滿足用戶的個(gè)性化需要還有很大的研究空間。記錄用戶的搜索歷史，在聚類時(shí)，返回符合用戶個(gè)性的聚類。將聚類和用戶行為結(jié)合起來，完美的實(shí)現(xiàn)聚類結(jié)果的個(gè)性化服務(wù)，滿足用戶需要。

總之，雖然針對(duì)搜索引擎的聚類分析還存在一定問題，可是基于聚類能更加精確、準(zhǔn)確的提供搜索結(jié)果，能更好的反映用戶需求，隨著科技的發(fā)展，問題終將得到解決，搜索引擎聚類也勢必是搜索引擎的大勢所趨。

[參 考 文 獻(xiàn)]

[1]第32次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].北京：中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2013

[2]Liu W， Xue G R， Huang Set al. Interactive Chinese Search Results Clustering for Personalization. Lecture Notes in Computer Science. 2005， 3739：676-681

[3]靖培棟，田亮.聚類在搜索引擎中的應(yīng)用[J].信息系統(tǒng)，2006（4）：493-496

[4]韓建福.文檔聚類在搜索引擎結(jié)果中的應(yīng)用研究[D].北京交通大學(xué)碩士論文，2006

[責(zé)任編輯：劉玉梅]