近年来，随着信息技术的发展，越来越多的研究人员开始关注搜索引擎聚类。
外研究在国外相对较晚，仍处于发展的早期阶段，存在诸如过度依赖数据库，搜索速度慢以及用户需要升级等问题他们的个性化服务该网站可以创建自己的独立数据库或与专业搜索引擎公司合作创建专用数据库或将标签信标应用于网页以加速搜索引擎的聚类。满足不同用户在推动搜索引擎聚类方面的需求。索引擎的可持续健康发展。[关键词]搜索引擎;文本分组;发展局限;展望[分类中国图书馆的数量] F27.4 [文档标识文献标识码] B前言32 CNNIC互联网在7月公布今年的报告显示，2013年6月的在线人数今年上半年，中国新增互联网用户达5.91亿，新增互联网用户2656万。联网普及率为44.1％，比2012年末提高2.0个百分点。
2009年到2013年，互联网普及率提高了同比增长28.9％至44.1％。算机的普及使得人们越来越依赖于使用互联网。对广阔的信息海洋，如何从用户那里获得真正有用的信息已经成为一个热门话题。最古老的门户网站方法到当前的谷歌和百度全文搜索，访问信息模式已经发生了很大变化。而，随着互联网变得越来越流行，存储在网络上的信息包含大量冗余信息，仅仅使用传统的搜索方法就无法满足用户的需求。
2000年以来，以Vivisimo为代表，越来越多的研究人员开始注意到聚类可以更准确地定位搜索结果。类涉及将抽象或物理对象分组到集合中，并将类似对象分组到多个类中。集群集可以被视为在同一群集中彼此相似但与其他群集中的对象不同的数据对象的集合。
类分析，也称为聚类分析，是一种分类问题的统计分析方法。过多维空间中的度量向量或点形成图案，然后多个图案构成聚类分析。类分析可以与分类法相关，但聚类不是简单的分类。类和分类之间的最大区别是聚类的类是未知的。为一种有效的分类方法，分组可以将具有不同属性和目标的消费者群体与大型消费者数据库区分开来，然后总结这些消费者群体的消费模式，即普通意义上的习惯。
为数据挖掘中的一个模块，它可以作为一个单独的工具来发现数据库中分发的详细信息，并总结每个类的特征。还可以专注于特定的课程。且，在数据挖掘算法中，分类算法可以用作数据的预处理，然后由其他分析算法处理。类分析算法可分为分层方法，基于网格的方法，基于密度的方法，分区方法和基于模型的方法。本方法）。国家发展过程中的聚类搜索引擎和境外的研究聚类搜索引擎于1996年开始系统分散/集中由HearstMA和研究人员的PedersenJO开发世界上第一个将聚类引入搜索引擎的系统。2000年开发的Vivisimo元搜索引擎系统使用自行开发的启发式算法来组合和分类原始文档。算法吸收传统的人工智能思想，更好地描述和分组研究结果。文档分类技术自动对文本内容进行分类，并将其划分为分层目录以进行分类。为一种全自动集群技术，无需人工干预即可收集数据，无需维护。于之前的研究，SnakeT开发了一个系统，可以完全分组搜索引擎并显示分层结构，并为用户提供清晰的标签。Grouper是一个搜索引擎系统，它使用后缀树聚类（STC）算法对文档摘要进行分类。SHoc是第一个用于文本聚类的搜索引擎。Sergio系统使用改进的k-means算法对搜索引擎的两个结果进行分组。于新闻的处理，Nesrec系统提取新Altzvista的总结，汇集了很短的时间，并把它们转化成具有良好的可读性类的标签。Newsblaster系统在集群处理，文本生成等之后为当天的新闻生成摘要文档。WhatsonWeb是一种Tuogu驱动程序应用程序和图像聚类算法，
宁波seo可为搜索引擎创建集群系统，为无效标记管理提供优化的可视化和支持。2000年开始，国家研究相对较晚，但随着科学技术的发展，它取得了很好的成果。2005年，PinkySearch使用后缀树算法和相同的单词组对几个搜索引擎的结果进行分组，最终得到了搜索结果。立于2007年，Bbmao，首届全国企业搜索引擎分组采用集群和先进的重复数据删除技术，它不仅为用户提供了快速，智能的体验，而且是在创新的最前沿分组技术。中国数据挖掘高级研究论坛上，提出了集群应用技术，如Web提取算法，分类分组和应用模式。搜索引擎集群为搜索引擎，从目录中的第一次搜索到机器人搜索引擎，现在到集群搜索引擎，其对象不仅仅是搜索资源，而且要注意用户体验，如何让用户更多用户找到你需要的便利。索引擎的聚类已经发展了十多年，并根据分类类型，基本功能和聚类算法进行分析。类类型的分析根据分类标准而不同，搜索引擎分组的类型也不同。据提供的服务，它分为社区类型（例如网络外壳）和搜索类型（例如第一次搜索）。源信息，不论是否单独的数据库，该组搜索引擎可分为两类：寄生虫（Vivisimo）和天然（CNKI搜索，例如）。决于搜索引擎源的数目，集群的搜索引擎可分为单源的搜索引擎（例如TouchGraph）和多源的搜索引擎，即元 - 搜索引擎（如Bbmao）。
本功能分析经过代表性国家和国际搜索引擎组的分析，结果发现搜索对象不仅限于网页，还适用于网页，新闻，目录，摘要，博客，并可应用于企业，政府工作和新闻采集。等。外，在提供个性化搜索的同时，用户还可以在类别游戏，旅行，博客等中选择信息来源。据自己的喜好自动显示图片，新闻，购物等的搜索结果。右边。
类算法的分析视图当前网页聚类算法分为三种类型取决于它的方向，即基于链接分析，网页和算法的内容基于用户的搜索日志进行聚类。于链接的分组与传统搜索引擎搜索之间存在一些相似之处：对于任何网页，必须有指向其他网页的链接和指向其他网页的链接。果这些其他网页包含指向同一网页的链接，则它们被视为谐音，具有相似性，然后组合在一起。于Web内容的分组直接对网页的内容进行分组。统的分组算法包括标点网页内容，复数形式为单数，后缀为删除。
是，这些方法可以对单个单词进行分组，不考虑单词之间的含义，也不能真正反映网页的内容。一步，出现STC算法，后缀树算法：由具有相同含义和处理网页的词组，然后依靠后缀树，短语是区分组合成一个基类，形成一个高级类，以实现高效的聚类。着搜索引擎的发展，开发人员开始考虑分析用户行为，根据用户的搜索日志创建用户模型和聚类算法。索结果的网页由用户分组。述三种分类算法各有优缺点：基于用户搜索日志的算法侧重于用户体验，基于Web内容的算法侧重于研究对象。Link Analysis组专注于类似网页之间的链接。集群搜索引擎的未来发展中，将结合这三种方法。展限制和前景国外搜索引擎的整合始于1996年，国家发展相对较晚。是，由于最初的发展阶段，仍然存在一些局限性。国第一家以元搜索聚类引擎是该公司2007年Bbmao，它可以直接搜索文档，搜索结果和收集各大搜索引擎的结果，具有强大的网络收藏夹等功能。是，由于局限性，只有很短的时间。须在全球范围内考虑集群搜索引擎的问题，以实现长期发展。
数据库的依赖性太强了。前，搜索引擎的聚类技术主要对现有搜索引擎检索到的结果进行分组，以获得更准确的结果并将其呈现给用户。的存在形式主要是派生搜索引擎，这意味着必须链接现有搜索引擎的数据库，但搜索引擎依靠搜索结果来获得收入。于第三方间接使用其搜索结果，原始搜索引擎将不可避免地应用限制，这将导致数据不可用。该国成立的Bibi Cat公司，由于其高度依赖性，最终导致无法生存。建单独的数据库是一个很好的解决方案，但由于独立数据库需要大量技术支持，您还可以与专业搜索引擎公司合作。
索速度很慢由于当前的搜索引擎聚类技术聚合了搜索结果，因此它实质上是二次处理，聚类，排序，最后是搜索结果。究。一定会影响他的搜索速度。趣的是，解释直接创建数据库可以是解决方案之一。外，随着技术的发展，越来越多的标签应用于网页，这也允许准确理解Web内容和属性。
群搜索引擎的速度。户的个性化服务还必须改善搜索引擎的最终结果，以便用户可以使用它，也就是说为用户服务。前，搜索索引的聚类还不够先进，要确保搜索结果更好地满足用户的需求，还有很长的路要走。存用户的搜索历史记录，并在群集时返回与用户个性匹配的群集。合分组和用户行为，提供满足用户需求的个性化分组结果服务。之，虽然搜索引擎的聚类分析仍然存在问题，但它可以提供更准确和一致的搜索结果，以更好地反映用户需求。擎分组也与搜索引擎的总体趋势相关联。[参考文献] [1]第32次中国互联网发展统计报告[R]。中国互联网网北京信息中心于2013年[2]刘W，GR雪，黄等人，互动中国搜索结果，分组定制课程笔记计算机科学，2005，3739. 676-681 [3]沛东景甜Liang.Application聚类在搜索引擎[J]。息系统，2006（4）：在搜索引擎结果文档聚类的493-496 [4]。用研究[ d。
京交通大学硕士论文，2006 [编辑：刘玉梅]"
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