| 数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究 |
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| 引用本文： | 吉雍慧.数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究[J].现代图书情报技术,2008,3(2):69-75. |
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| 作者姓名： | 吉雍慧 |
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| 作者单位： | 南京大学信息管理系,南京,210093 |
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| 摘 要： | 探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐，由此帮助用户全面提高查准率和查全率，并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示，进一步提高用户的使用满意度。
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| 关 键 词： | 数字图书馆 文献检索 聚类 关联推荐 可视化 GDI+ K-Means算法 |
| 收稿时间： | 2007-10-30 |
| 修稿时间： | 2007年10月30 |
A Research on Retrieval Results Clustering and Relevant Recommendation in Digital Library |
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| Ji Yonghui.A Research on Retrieval Results Clustering and Relevant Recommendation in Digital Library[J].New Technology of Library and Information Service,2008,3(2):69-75. |
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| Authors: | Ji Yonghui |
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| Institution: | Department of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210093, China |
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| Abstract: | This paper discusses how to implement the clustering of document retrieval results, the relevant recommendation of related documents, related authors & organizations and related key-words. The author presents how to visualize the results of clustering and recommendation in graph on the documents retrieval platform of digital library, which can increase the users’ satisfaction. |
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| Keywords: | Digital library Documents retrieval Clustering Relevant recommendation Visualization GDI K-Means algorithm |
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