基于PLSI的标签聚类提升搜索效率：HAK-mediods算法的实验验证

本文研究主要围绕"基于PLSI的标签聚类研究"展开，针对大众分类系统中存在的标签模糊问题，这些问题降低了用户的搜索效率。在当前的大众分类中，由于标签的模糊性，用户很难准确找到所需信息，因此研究者采用概率潜在语义索引（PLSI）模型来解决这个问题。PLSI是一种用于文本数据分析的统计建模方法，它通过对文本的潜在语义特征进行分析，可以揭示出词语之间的深层次关联。 作者们首先利用PLSI模型对标签进行潜在语义分析，通过回火期望最大化（TEM）算法训练，获得了在潜在语义空间中的条件概率分布，这一步骤生成了概率向量，为后续的聚类提供了基础。TEM算法是一种迭代优化方法，通过调整模型参数以最小化预测误差，提高了模型在处理模糊标签时的准确性。 接下来，研究者提出了凝聚式层次k中心点（HAK-mediods）聚类算法。这是一种基于层次聚类的方法，结合了k-means的优点，并通过寻找最优的聚类中心（medoids）而非质心，使得算法对于噪声和异常值更加鲁棒。HAK-mediods算法在概率向量上执行聚类，旨在将相似的标签归并到一起，形成更清晰、更具代表性的类别。 实验部分是研究的关键环节，通过与传统聚类算法如k-means进行对比，结果显示HAK-mediods算法的聚类效果更为出色。这验证了该算法在处理标签模糊问题上的优势，证明了其在提高搜索效率和用户满意度方面的可行性与有效性。 此外，本文还包含了作者的背景信息，吴志媛作为硕士研究生专注于数据挖掘领域，而钱雪忠教授则在数据库技术、数据挖掘和网络安全等领域有深厚的学术造诣。研究得到了国家自然科学基金和江苏省科技支撑计划的支持，表明了研究的学术价值和实际应用前景。 本文的主要贡献在于提出了一种利用PLSI和HAK-mediods算法改进大众分类系统中标签模糊问题的方法，这将有助于提升搜索引擎的用户体验，推动信息检索技术的发展。