专题文献检索结果的系统聚类分析
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１ 系统聚 类简 介 （ ） 义类 问距 离 得一 次 并 类 距 离 阵 ， 距 ３定 将 离最 小 的两类 再并 为新类 ， 同时取 消对 应 的两 类 ， 同
时计 算并 类距 离 阵 。
（） ４ 重复 （ ） 直 至并 为一类 。 ３ ，
文 本 分类 是在 预先 知道 类别 数 目的情况 下 将 文
出现 。这 种 排列 方式 掩盖 了文 献原 有 的相 互关 联 的
一
张树 状谱 系 图 直 观地 表 示 ， 中可 以看 出 大致 的 从
明科 夫 斯 检索 平 台上 的文献 检 索结果 都 是 以顺 序排 列 的形 式 分类 。常用 的样 本 问 的距 离 有 欧 氏距 离 、 基距 离 、 氏距 离等 。本 文采用 欧 氏距 离 ， 算 公式 马 计
本 归类 。而文本 聚 类往 往事 先不 知道 类 别 的数 目和
￥辽 宁 省 教 育厅 科 研 项 目（ 目编 号 ： ０ ０ ５ ） 究 成 果 项 Ｗ２ １２ ４ 研
之一。
（ ） 聚 类 过 程 用 一 张 树 状 谱 系 图 直 观 地 表 ５将
示 ， 中可 以看 出大致 的分类 。 从 由于 系统聚 类 的类 别 内容 和数 目都 是 未 知 的 ，
疏程 度 的指 标通 常采 用距 离或 相似 系数 。
ｄ＝ ／ 一 ＾∑（ ）
其 中 ｄ为样 品 与 之 间 的距 离 。使 用 欧 氏
的影 响 。
行 聚类 分 析 』 。所 谓 聚类 就 是 将 众 多 的样 本 或 变 距离 时首先 应 对 数 据进 行 变 换 ， 除 相关 性 和量 纲 消
信 息 组 织
Байду номын сангаас
山东 图书馆 学刊 ２ １ ０ ２年第 １期
专 题 文献 检 索 结 果 的系 统 聚 类 分析 水
王 筠
（ 辽宁师范 大学管理 学院 ， 宁大连 １６ ２ ） 辽 １０ ９
［ 摘 要 ］ 利用 系统聚类方法对 专题 文献的检索结果按用户相关程度进行聚类 ， 并通过实例分析验证 了该方法的可行性和
描述 。
２ 实例分 析
类 号
Ｇｌ
表 １ 距 离阵
厂 —————一
重要 信息 ， 中筛选 出 我们 所 需 要 的文 献 无 疑 要 花 如下 ： 从
费 大量 的时 间和精 力 ｕ 。如 何让 用户 快 速 、 Ｊ 全面 、 准 确 的找 到相关 且 重要 的文献 是 当前 文 献检 索 面 临 的 难题 。解 决 这个难 题 的方 法之 一就 是 对检 索 结果 进 量， 按其 在性 质 上 的亲疏程 度 进行 分类 ， 而描 述其 亲
［ 文献标识码 ］ Ａ
每一个 有 过 网 络 专题 文 献 检 索 经历 的 人 都 会 遇到 这样 的尴 尬 ， 果我 们 使 用 的检 索 项 和 设 定 的 如
内容 。在 聚类 时 ， 同类 文 档尽量 归 为一类 ， 同类 的 不 文档 尽量 隔离 开 来 Ｊ 系统 聚类 的基 本 思 想 是 ， 。 先
有效性 。检索结果通过聚类方法处理后 ， 用户可以用最快的速度 了解其 等级分布 ， 从而对 不同等级的检索结 果采用不 同的 阅读方式 ： 足需要通读精读 、 还是仅阅读摘要甚至忽略不读 ， 从而提高用 户的检索效率 。 ［ 关键词 ］ 专题文献 文献检索 系统聚类 用户相 关程度
［ 中图分类号 ］ Ｇ ５ ． １ ２４ ９
然 选择 检索 词太 少 ， 所得 到 的检索 结果 数量 庞 大 ， 我们 要 像 将 ｎ个样 本看成 一类 ， 后规定 样本 问的距 离 ， 计 大海 捞针 一样 在 信 息 的海 洋 里查 找 所 需 要 的信 息 。 距 离最 小 的一对 并 成一 个 新 类 ； 算 新类 和其 他 类
系统 聚类 的具体 步骤 如下 ： （ ） ｎ个 样 品分为 ｎ类 ， 作 Ｇ ， … Ｇ ， １将 记 Ｇ ， 每
聚 类分 析通 常 分 为 系 统 聚 类 与 动 态 分 类 ， 文 本
计 采 用系 统 聚类 方法 对 检 索 结 果 进 行 聚 类 ， 即将 检 索 个 Ｇ 只包 含 一 个 样本 点 ， 算 各 类 问两 两 距 离 ， 结 果按 其对 用 户 的相 关 程 度 聚 集 到 不 同 的组 别 ， 用 得距 离矩 阵 。 户 对不 同组 别 的 文献 可采 用 不 同 的 阅读 方 式 ： 通 是 （） ２ 在 中找 出最小距 离 ｄ ¨将相 应 的两 个样 与 并 为一 类 Ｇ ＝ ， ｝ 同时取 消 Ｇ 与 ，， 读 精读 、 是仅 阅读 摘 要 甚 至 忽 略 不 读 。用 户 也 可 本点 ｉ 还 类。 根 据 聚类情 况 提 出更 精 确 的查 询 ， 样 将 大 大 提 高 这 用 户 的检索 效率 。
聚类完 成后 还要 增加 聚类结 果描 述 这一 环节 。描 述
．
７３ ．
总 第 １９期 ２
山 东 图 书 馆 学 刊
２１ ０ ２年 ２月
方法 可分 为主 观 描述 和指 标 描 述 ： 观 描 述 可 通过 距离 ， 主 得距 离矩 阵 Ｍ。 表 １ 。 （ ） 阅读 各类 论文 的题 目和摘 要对各 类 检索 结 果 与用 户 相关 程度 等级 进行 描 述 ； 指 标 描 述 是 采 用 可 以代 而 表类 别 与用 户 相关程 度 的某一项 或 多项 指 标来 进行
如果 我们 设定 的检 索 项 和 检 索 词 过 多 ， 么 由于 检 的距 离 ， 将距 离最 近 的两类合并 ； 那 再 这样 每次 减 少一 索条 件 的约束 ， 检索 结果 往 往 寥 寥 无 几 甚 至 一 无 所 类 ， 至所 有样 本成 为一类 为止 ； 直 最后 将 聚类 过 程用 获， 达不 到我 们需 要 的文献 量 。不仅 如 此 ， 乎所 有 几
时计 算并 类距 离 阵 。
（） ４ 重复 （ ） 直 至并 为一类 。 ３ ，
文 本 分类 是在 预先 知道 类别 数 目的情况 下 将 文
出现 。这 种 排列 方式 掩盖 了文 献原 有 的相 互关 联 的
一
张树 状谱 系 图 直 观地 表 示 ， 中可 以看 出 大致 的 从
明科 夫 斯 检索 平 台上 的文献 检 索结果 都 是 以顺 序排 列 的形 式 分类 。常用 的样 本 问 的距 离 有 欧 氏距 离 、 基距 离 、 氏距 离等 。本 文采用 欧 氏距 离 ， 算 公式 马 计
本 归类 。而文本 聚 类往 往事 先不 知道 类 别 的数 目和
￥辽 宁 省 教 育厅 科 研 项 目（ 目编 号 ： ０ ０ ５ ） 究 成 果 项 Ｗ２ １２ ４ 研
之一。
（ ） 聚 类 过 程 用 一 张 树 状 谱 系 图 直 观 地 表 ５将
示 ， 中可 以看 出大致 的分类 。 从 由于 系统聚 类 的类 别 内容 和数 目都 是 未 知 的 ，
疏程 度 的指 标通 常采 用距 离或 相似 系数 。
ｄ＝ ／ 一 ＾∑（ ）
其 中 ｄ为样 品 与 之 间 的距 离 。使 用 欧 氏
的影 响 。
行 聚类 分 析 』 。所 谓 聚类 就 是 将 众 多 的样 本 或 变 距离 时首先 应 对 数 据进 行 变 换 ， 除 相关 性 和量 纲 消
信 息 组 织
Байду номын сангаас
山东 图书馆 学刊 ２ １ ０ ２年第 １期
专 题 文献 检 索 结 果 的系 统 聚 类 分析 水
王 筠
（ 辽宁师范 大学管理 学院 ， 宁大连 １６ ２ ） 辽 １０ ９
［ 摘 要 ］ 利用 系统聚类方法对 专题 文献的检索结果按用户相关程度进行聚类 ， 并通过实例分析验证 了该方法的可行性和
描述 。
２ 实例分 析
类 号
Ｇｌ
表 １ 距 离阵
厂 —————一
重要 信息 ， 中筛选 出 我们 所 需 要 的文 献 无 疑 要 花 如下 ： 从
费 大量 的时 间和精 力 ｕ 。如 何让 用户 快 速 、 Ｊ 全面 、 准 确 的找 到相关 且 重要 的文献 是 当前 文 献检 索 面 临 的 难题 。解 决 这个难 题 的方 法之 一就 是 对检 索 结果 进 量， 按其 在性 质 上 的亲疏程 度 进行 分类 ， 而描 述其 亲
［ 文献标识码 ］ Ａ
每一个 有 过 网 络 专题 文 献 检 索 经历 的 人 都 会 遇到 这样 的尴 尬 ， 果我 们 使 用 的检 索 项 和 设 定 的 如
内容 。在 聚类 时 ， 同类 文 档尽量 归 为一类 ， 同类 的 不 文档 尽量 隔离 开 来 Ｊ 系统 聚类 的基 本 思 想 是 ， 。 先
有效性 。检索结果通过聚类方法处理后 ， 用户可以用最快的速度 了解其 等级分布 ， 从而对 不同等级的检索结 果采用不 同的 阅读方式 ： 足需要通读精读 、 还是仅阅读摘要甚至忽略不读 ， 从而提高用 户的检索效率 。 ［ 关键词 ］ 专题文献 文献检索 系统聚类 用户相 关程度
［ 中图分类号 ］ Ｇ ５ ． １ ２４ ９
然 选择 检索 词太 少 ， 所得 到 的检索 结果 数量 庞 大 ， 我们 要 像 将 ｎ个样 本看成 一类 ， 后规定 样本 问的距 离 ， 计 大海 捞针 一样 在 信 息 的海 洋 里查 找 所 需 要 的信 息 。 距 离最 小 的一对 并 成一 个 新 类 ； 算 新类 和其 他 类
系统 聚类 的具体 步骤 如下 ： （ ） ｎ个 样 品分为 ｎ类 ， 作 Ｇ ， … Ｇ ， １将 记 Ｇ ， 每
聚 类分 析通 常 分 为 系 统 聚 类 与 动 态 分 类 ， 文 本
计 采 用系 统 聚类 方法 对 检 索 结 果 进 行 聚 类 ， 即将 检 索 个 Ｇ 只包 含 一 个 样本 点 ， 算 各 类 问两 两 距 离 ， 结 果按 其对 用 户 的相 关 程 度 聚 集 到 不 同 的组 别 ， 用 得距 离矩 阵 。 户 对不 同组 别 的 文献 可采 用 不 同 的 阅读 方 式 ： 通 是 （） ２ 在 中找 出最小距 离 ｄ ¨将相 应 的两 个样 与 并 为一 类 Ｇ ＝ ， ｝ 同时取 消 Ｇ 与 ，， 读 精读 、 是仅 阅读 摘 要 甚 至 忽 略 不 读 。用 户 也 可 本点 ｉ 还 类。 根 据 聚类情 况 提 出更 精 确 的查 询 ， 样 将 大 大 提 高 这 用 户 的检索 效率 。
聚类完 成后 还要 增加 聚类结 果描 述 这一 环节 。描 述
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７３ ．
总 第 １９期 ２
山 东 图 书 馆 学 刊
２１ ０ ２年 ２月
方法 可分 为主 观 描述 和指 标 描 述 ： 观 描 述 可 通过 距离 ， 主 得距 离矩 阵 Ｍ。 表 １ 。 （ ） 阅读 各类 论文 的题 目和摘 要对各 类 检索 结 果 与用 户 相关 程度 等级 进行 描 述 ； 指 标 描 述 是 采 用 可 以代 而 表类 别 与用 户 相关程 度 的某一项 或 多项 指 标来 进行
如果 我们 设定 的检 索 项 和 检 索 词 过 多 ， 么 由于 检 的距 离 ， 将距 离最 近 的两类合并 ； 那 再 这样 每次 减 少一 索条 件 的约束 ， 检索 结果 往 往 寥 寥 无 几 甚 至 一 无 所 类 ， 至所 有样 本成 为一类 为止 ； 直 最后 将 聚类 过 程用 获， 达不 到我 们需 要 的文献 量 。不仅 如 此 ， 乎所 有 几