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中文摘要: 搜索引擎的出现使得用户从信息爆炸性增长的互联网上获取所需的信息成为可能，个性化搜索引擎的研究使搜索结果尽可能满足不同用户的信息需求。文中提出了一种基于改进的DBSCAN算法的个性化搜索方法，在全文搜索包lucene与开源搜索引擎Nutch的基础上，实验证明该方法改善了聚类的结果，提高了用户搜索的准确率。
中文关键词: 个性化 DBSCAN 聚类 准确率
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:广西自然青年基金资助项目(桂科青0832101)
| Author Name | Affiliation |
| 帅剑平 | 桂林电子科技大学 计算机与控制学院 广西 桂林 541004 |
| 周娅 | 桂林电子科技大学 计算机与控制学院 广西 桂林 541004 |
| Author Name | Affiliation |
| 帅剑平 | 桂林电子科技大学 计算机与控制学院 广西 桂林 541004 |
| 周娅 | 桂林电子科技大学 计算机与控制学院 广西 桂林 541004 |
引用文本：
帅剑平,周娅.基于聚类算法的个性化搜索研究.计算机系统应用,2009,18(1):62-65
.Personalized Search Based on Clustering Algorithms.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(1):62-65
帅剑平,周娅.基于聚类算法的个性化搜索研究.计算机系统应用,2009,18(1):62-65
.Personalized Search Based on Clustering Algorithms.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(1):62-65
