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基于聚类的元搜索引擎设计和实现的综述报告
元搜索引擎是指通过使用多个搜索引擎提供的结果，综合生成的搜索结果。这种搜索方式早在20世纪90年代末期开始流行，目前已成为网络上常用的搜索方式之一。随着各种搜索引擎数量的不断增加，搜索结果越来越不可控，因此，采用聚类算法实现的元搜索引擎已成为当前研究的热点。本文将分析基于聚类的元搜索引擎的设计和实现。
一、元搜索引擎的分类
元搜索引擎可以分为两类：基于结果的元搜索和基于查询的元搜索。
基于结果的元搜索引擎通过聚合不同搜索引擎的结果，在生成一张新的单一列表中提供用户；而基于查询的元搜索引擎则将用户查询在不同的搜索引擎中进行搜索，并将搜索结果聚合在一起生成一个列表。这两种方法都有其优缺点，基于查询的方法可以更好地控制搜索结果，而基于结果的方法则更好地解决了命中率低的问题。
二、基于聚类的元搜索引擎的实现
基于聚类的元搜索引擎的实现过程与其它元搜索引擎方法相似，工作流程如下：
1.接收用户输入的查询信息。
2.将查询信息发送至各搜索引擎。
3.对搜索引擎返回的结果进行聚类。
4.展示聚类后的结果列表。
5.用户点击链接进入特定搜索引擎的结果页。
相比较其它的元搜索引擎方法，基于聚类的方法需要额外的聚类过程。聚类过程可以分为如下几个部分：
1.特征提取：首先需要将搜索结果转化为聚类算法所能处理的形式。通常，将搜索结果转化为文本表示形式，并进行降维处理。
2.聚类：根据用户需求和搜索结果的相似性，将搜索结果进行聚类。
3.评估：经过聚类处理的搜索结果需要被评估。评估的目的是确保聚类后的结果质量和搜索效率。如果聚类后能够满足用户需求，接着就执行结果的推送和展示。
在聚类的过程中，有多种聚类算法可供选择，如k-means聚类，谱聚类及层次聚类等。其中，k-means聚类是最常见的算法之一。该算法根据相似性大小将搜索结果分组，并生成主题分布矩阵。
三、应用实例展示
本文利用谷歌、百度、必应和搜狗的搜索结果，基于聚类的方式生成了一个元搜索引擎应用实例。用户可以通过搜索页面输入框输入关键字，系统将根据用户需求将搜索结果聚合排列，更好地满足用户需求。该应用实例不仅提高了多搜索结果的可控性，同时还更好地满足了用户搜索需求。同时该应用程序还具备数据挖掘和搜索关键字建议等现代信息搜索技术。
四、结论
本文综述了基于聚类的元搜索引擎的设计和实现。基于聚类的元搜索引擎相比较其它元搜索引擎方法，比如基于结果的和基于查询的，具有更好的结果控制和更好的搜索质量。因此，我们可以预见，基于聚类的元搜索引擎设计和实现将会在未来得到更广泛的应用和推广。