(电子商务研究中心讯)　　摘要：聚类搜索是目前互联网信息检索和数据挖掘领域的研究热点。给出了聚类搜索引擎的基本工作过程并据此概述其国内外技术发展现状，从聚类对象、聚类功能、聚类算法三个方面对现有聚类搜索引擎进行分析，从工作流程、聚类方法、应用现状等方面对两个典型聚类搜索系统进行了分析和评价，最后给出了聚类搜索引擎的发展趋势。

    随着互联网技术和互联网应用系统的快速发展，各个领域的互联网应用系统都已经积累了海量的Web数据，包括产品数据、用户数据、评价数据、关联数据、状态数据等等。这些数据不仅内容极其丰富，而且很大程度上都开放给互联网用户，可以免费的访问、下载和处理。这就为进一步集成和开发这些Web数据的潜在价值，建立增值应用提供了重要基础。聚类搜索是近年来发展最为迅速的互联网数据集成和增值技术。聚类搜索是在垂直搜索基础上发展起来的新型搜索技术。垂直搜索是主要针对行业的专业搜索，侧重于某一行业领域，其目的是使用户能够更加方便地找出所需的专业信息。而聚类搜索是为了进一步提高搜索的精度使其符合用户的搜索习惯和兴趣，在搜索引擎的搜索结果中进行聚类，把搜索出来的信息进行分类处理，将使信息资源更加清晰明了。

　　目前国内对聚类搜索引擎的综述主要见于文献[1]和文献[2]，虽然这两篇文章对聚类搜索引擎进行了很好的综述和分析，对聚类搜索引擎的形成和发展过程进行了说明，并对主流聚类搜索系统进行了测评和分析，但是对于聚类系统的功能分析还不够详尽，对于聚类搜索引擎未来的发展没有给出明确的定位。

　　本文首先给出了典型聚类搜索引擎系统的基本工作流程，对聚类搜索引擎的发展历史和现状进行了概括式综述，然后从聚类对象、聚类功能和聚类算法三个角度对聚类搜索引擎进行研究，并全面分析了若干著名聚类搜索引擎。

　　本文结构：第1节介绍聚类搜索引擎的发展现状；第2节对聚类搜索引擎的功能进行分析；第3节对典型聚类搜索引擎进行综述；第4节描述聚类搜索引擎的发展趋势；第5节总结全文。

　　1聚类搜索引擎的研究现状

　　1.1聚类搜索引擎概念和工作过程

　　所谓聚类搜索引擎，就是运用聚类技术对搜索结果进行自动聚类分析的搜索工具。其特点是去重性强、分类性强、汇集性强，即可以及时去除重复信息，对搜索的结果进行分门别类，并可以汇集各大知名搜索引擎的信息资源。目前，典型的聚类搜索引擎的基本工作步骤为：①依据用户查询的关键字，从一个或多个搜索引擎获取搜索结果；②对搜索结果进行预处理，过滤掉重复、无效信息；③将文档中关键短语作为特征提取出来生成聚类标签；④将文档分配到生成的聚类标签下；⑤将聚类后的搜索结果进行排序并显示给用户。

　　1.2国内外聚类搜索引擎的发展现状

　　搜索引擎的发展阶段总共经历了三个阶段[3]，其中第1代搜索引擎主要是基于人工分类的通用搜索；第2代主要依靠机器进行自动爬取和分析，利用链接分析技术实现更为准确的搜索，如Google、百度等；第3代搜索引擎更加体现了智能化、互动式和人性化。功能包括自动聚类、去重、用户习惯记忆等方面，是未来搜索引擎主要的发展方向。

　　近几年，国际上对聚类搜索引擎系统的研究日渐火热，已经出现了一些知名的聚类搜索系统。其中，Scatter/Gather系统[4]是第一个在搜索引擎上使用聚类方法的系统；Vivisimo[5]是一种商业化聚类搜索引擎，符合用户使用习惯，搜索效率高。基于Java的开源Carrot2聚类搜索引擎[5]可自动的把搜索结果归类到相应的语义类别中，它的一个亮点是速度和易用性的提高。中文搜索领域，早期比较有实力的聚类搜索引擎有Bbmao，Bbmao搜索系统推出了去重功能，为网民解决了大量阅读重复信息的烦恼。Bbmao的聚类功能，能够提高查找信息的效率，它还具有云集各大搜索引擎结果的功能，同时完成海量信息的分门别类。近期出现的baigoogleledu综合了谷歌、百度两大搜索引擎。其基本出发点是两大搜索引擎的搜索结果的很大的差异性。这类系统对搜索结果进行聚类分析，在一定程度上缓解了广告泛滥的局面，使用户更便捷地找到需要的信息。

　　有关国内外聚类搜索引擎的相关技术，主要有聚类分析、聚类算法、中文信息处理等技术。Anton等人[7]致力于把分类体系引入评估体系来评价聚类效果质量的研究。Sudipto Guha等研究人员[8]应用概念关联代替传统的计算欧式距离，来衡量数据之间的相似度，从而确定聚类，达到了很好的效果。

　　国内一些学术组织和团体很早就开始对自动文本分类、聚类领域等相关内容进行研究，从“天网”和“网络指南针”开始北京大学和清华大学就开始致力于网页的聚类技术研究。此外，北京科技大学的麻雪云提出了一种基于关键名词短语聚类的中文搜索结果聚类方法[9]，利用百度、谷歌、雅虎三大搜索引擎来获取互联网信息，对搜索结果进行聚类分析。国防科技大学的肖坤对STC算法和Lingo算法进行了比较，并对STC算法进行了改进，设计实现了一个面向校园网聚类搜索引擎系统[10]。

　　2聚类搜索引擎的功能分析

　　2.1聚类对象分析

　　现有聚类搜索引擎的聚类对象主要包括三类数据：商业数据、评价数据、社交数据。

　　商品数据主要包括对服装、电器、化妆品等数据信息进行分类整理，例如用户在淘宝网输入“牙膏”关键字，在网页上立马显示出“功能”、“品牌”、“产地”等分类信息，并按照销量、价格、信用进行了排序，对商品的聚类分析清晰明确。评价数据主要包括论坛对相关主题的讨论信息，博客的交流信息，商业网站对商品的满意度评价信息等。大连海事大学的鲁明羽、姚晓娜等人提出一种基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘算法，通过分析帖子和用户间的影响力传递，来判断是否为焦点人物和热门话题[11]。社交数据主要包括社交网络注册用户个人资料信息、用户关注度信息、用户之间交互信息等社交数据资源。社交数据隐含了大量可以用于聚类的关联信息，对实现智能和个性化聚类搜索具有重要意义。此外，聚类对象按数据类型还可以划分为文本数据、多媒体数据等。

　　2.2聚类功能分析

　　聚类搜索引擎的聚类功能主要有智能聚类、去重、多媒体、覆盖性等能力。

　　智能聚类：聚类搜索引擎大多具有这项功能。目前做得最好的如Vivisimo系统，它最大的特色是会对搜索结果自动分类，采用专门开发的启发式算法来集合或聚类原文文献。

　　去重：去重可以取掉大部分的广告网页并节省掉用户的选择时间，是十分实用的一项聚类功能。国内的比比猫的去重功能非常出色，在用户获得多个搜索引擎的搜索结果后，比比猫可以自动为用户获取最有搜索结果并取掉重复的信息。

　　多媒体：除了文本聚类，聚类搜索引擎还关注视频、音频等多媒体信息进行聚类的功能，商业化、集成化、多媒体化的气息更加浓厚。搜狗音乐推出了新版的聚类页面，可视化强，用户输入音乐名称，将获得全新的聚类结果，该结果首先按照音频特征聚类，再按照文本信息聚类，保证搜索界面显示的音乐相关度最高。

　　覆盖性：聚类搜索引擎一般基于一些大型通用搜索引擎的数据资源，这样能够保证搜索的结果覆盖全面，可聚类的对象内容丰富。

　　2.3聚类算法分析

　　聚类搜索引擎的聚类算法主要有层次聚类、树状聚类、网状聚类、圆形聚类。其中Carrot2、Clusty(clusty.com)、iBoogie( iBoogie.com)等系统使用层次聚类的方法，按照来源及站点进行聚类。PinkySeach[12]和Mnemomap(mnemomap.org)系统是使用树状结构的聚类算法，将聚类的结果以列表的形式展示出来。UJIKO系统(ujiko.com)是使用圆形结构的聚类算法，它将搜索结果聚类后按照主题自动分类成图形界面显示出来。Quintura系统(quintura.com)是使用网状结构的聚类算法，是通过标签云的形式将在语义上相关的词聚类，构成网状链接。

　　3典型聚类搜索引擎

　　3.1 Vivisimo系统

　　Vivisimo系统[5]的基本步骤包括：首先系统自动地、并行地向多个大型搜索引擎提交查询请求，然后汇集每个查询返回的结果，对查询的结果进行聚类分析，经过去重、合并、分类等步骤后，通过输出处理显示给用户。Vivisimo的聚类对象是从多个搜索引擎返回的搜索结果，主要是文本信息。Vivisimo的聚类功能主要是文本的聚类，通过对文本内容进行搜索和归类分析，vivisimo的软件可以使用户从没有预先标记或分类的资源中整合、分类内容。Vivisimo采用启发式算法，借鉴了人工智能的理念，对检索的结果进行聚类，可以把文本信息自动地分成等级排序的类目，它的每一步都是自动化的，不需要人工干预。

　　目前Vivisimo的商业应用十分广泛，它对信息的分类很体贴，具有人性化。其细致的检索结果显示方式使它成为了业界的精品，连续多年成为“最佳元搜索引擎”。但是，Vivisimo于没有自身的数据资源库，依附于其他大型搜索引擎，独立性较差，检索功能有待加强。

　　3.2 Carrot2系统

　　Carrot2是基于Java开发的开源聚类搜索系统[6]，主要用于对搜索结果进行聚类。与Vivisimo相似，首先也是用户输入关键字在Bing、baidu、google等知名搜索引擎进行搜索，然后对返回的搜索结果进行聚类，并通过树形的分类图进行显示出来。Carrot2的聚类对象主要是各大搜索引擎返回的搜索结果，其通过文档聚类平台workbench，对搜索的数据进行聚类分析，并通过文档聚类服务器DCS，将聚类结果作为REST服务呈现。最后，Carrot2以WebApp方式将聚类结果作为网络应用呈现给终端用户。Carrot2采用的聚类算法主要是Lingo(基于奇异值分解的索引结果聚类)算法和STC(Suffix Tree Clustering)后缀树聚类算法。

　　目前Carrot2支持的聚类算法较多，代码开源可以进行版本的更新和改进。该系统应用广泛、可移植性较好。但是Carrot2中文分词效果不好，可视化效果不佳。

　　4聚类搜索引擎发展趋势

　　文献[1]通过对大量搜索引擎的评测，发现独立性差、专用算法欠缺、搜索速度慢等一系列问题，但该文主要对搜索结果的聚类方法进行了评测，对聚类搜索引擎的趋势的分析也主要侧重于聚类方法。本文认为聚类搜索引擎未来将向数据海量化，链接社交化，聚类综合化三个方向发展。

　　4.1数据海量化

　　现阶段的聚类搜索由于数据集较为单一，聚类算法过于老旧，造成呈现给用户的检索结果数量少，内容贫乏，这样必然影响聚类搜索的发展壮大。所以未来聚类搜索必然要向数据海量化发展。近期，美国互联网公司“耶宝”日前推出一种更具人性化的搜索引擎，有别于当今主流搜索引擎网站提供的单维搜索，并非一般的罗列搜索结果，而是通过对搜索的词条和海量的网页的内容进行分析，自动对搜索结果进行聚类和分类，为用户提供丰富而直观的结果。

　　4.2链接社交化

　　在搜索引擎中引入社交元素，由于目前Web社交网络形成了一个巨大的Deep Web(针对网络爬虫而言)，而这个数据量对搜索引擎来说是非常大而且有用的，搜索引擎作为用户获取信息的主要渠道，势必需要这些用户活跃度和新鲜度很高的数据资源。由于社交数据中蕴含着大量数据之间的潜在链接，因此基于社交数据进行聚类搜索可望更好满足用户的个性化需求。

　　4.3聚类综合化

　　聚类的多元化、跨领域、综合化将是新型聚类搜索的重要特点。局限于单个应用领域的聚类搜索已经难以适应需要，跨领域聚类将是未来聚类搜索面临的主要挑战。

　　5结束语

　　随着Web2.0的蓬勃发展，网页数量成级数增长，为了使互联网用户更加方便、快捷的得到需要的信息，聚类搜索代表着一种重要搜索引擎的发展方向。随着聚类搜索引擎的算法和数据源的逐步完善，聚类搜索引擎技术将得到迅猛发展和更为广泛的应用。（来源：电脑知识与技术 编选：中国电子商务研究中心）

　　参考文献：

　　[1]苏建华,张灿,聚类搜索引擎研究[J].新世纪图书馆,2009(6):72-75.

　　[2]苍宏宇,谭宗颖,聚类搜索引擎发展现状研究[J],图书情报工作,2009,53(2):125-127.

　　[3]沈贺丹,潘亚楠,关于搜索引擎的研究综述[J].计算机技术与发展,2006.16(4):147-152.

　　[4] Banos R,Gil C,Reca J,et,al.Implementation of scatters search for multi-objective optimization:A comparative study.Computational Optimization and Applications,2009,42(3):421-441.

　　[5] Koshman Sherry,Spink Amanda,Jansen Bernard.Web Seaching on the Vivisimo Search Engine[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2006,57(14):1875-1887.

　　[6] Carrot2 Framework.Carrot2:Design of a Flexible and Efficient Web Information Retrieval Framework[C].Third International Atlantic Web Intelligence Conference(AWIC2005),Lodz,Poland,2005:439-444.

　　[7] Anton V Leouski,W Bruce Crift.An Evalution of Techniques for Clustering Seach Results[J].Computer Science Depart-ment,1996:1-19.

　　[8] Stdipto Guha,Rajeev Rastogi,Kyuseok Shim.ROCK:A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes[J/OL].[2008-08-12].

　　[9]麻雪云,基于聚类的元搜索引擎设计和实现[D].北京:北京信息科技大学,2008.

　　[10]肖坤,面向用户兴趣的校园网聚类搜索引擎的研究与实现[D].长沙:国防科技大学,2010.

　　[11]鲁明羽,姚晓娜,魏善岭,基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘[J].大连海事大学学报,2008,34(04):52-58.

　　[12]余晋等.PinkySearch:基于聚类的元搜索引擎[C].NDBC 2009.