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基于主题模型的检索结果聚类的研究的任务书
任务书
一、课题名称
基于主题模型的检索结果聚类的研究
二、研究目的
随着互联网时代的到来，信息爆炸式增长，人们面对的信息越来越庞杂，如何快速、准确地获取所需信息成为了亟待解决的问题。传统的搜索引擎结果页面虽然排版整齐、信息显示清晰，但搜索结果的数量庞大、相似性高，使得用户的信息获取变得困难，提高信息的可用性，使其能够更快更加容易地被发现成为了一个迫切的需求。在这样的背景下，探索美国国防高级研究计划局（DARPA）尝试将聚类技术应用于搜索引擎优化上的研究，成为了近年来的一个热点问题。
本研究的目的在于，基于主题模型，研究检索结果聚类的方法，提高搜索引擎检索结果的可用性、易用性及个性化水平，进而提升用户的满意度。
三、研究内容
1.检索结果聚类的基本概念、技术原理和发展动态的研究。
2.主题模型在检索结果聚类中的应用研究，研究各种主题模型及其优缺点、运用范围及在检索结果聚类中的应用。
3.基于主题模型的检索结果聚类方法的设计与实现，研究不同的聚类算法、相似度计算方法、聚类评价指标等，探索合理的参数设置及策略。
4.采用基于主题模型的检索结果聚类方法进行试验验证，比较本研究方法与传统检索结果页面的差异，分析其优势与不足。
5.提高本方法的效率和精度，进一步完善基于主题模型的检索结果聚类方法，提高检索用户的满意度和使用效果。
四、研究方案
本研究采用文献研究和实验研究相结合的研究方法。在文献研究方面，先对检索结果聚类的基本概念、技术原理和发展动态进行讨论，阅读相关的理论文献、实例分析和应用案例，明确主题模型在检索结果聚类中的应用。
在实验研究方面，设计基于主题模型的检索结果聚类方法，按照标准的方法程序进行实现。首先收集不同领域的数据集，选定一定的聚类算法和相似度计算方法、聚类评价指标进行分析。运用本研究所设计的方法对数据进行聚类，研究实现效果及改进方案。接着进行试验验证，比较本研究方法与传统检索结果页面的不同之处，并对实验结果进行分析、总结和进一步讨论。
五、预期成果
1.对检索结果聚类的基本概念、技术原理和发展动态进行全面、系统地阐述。
2.对不同主题模型及其优缺点、应用领域及在检索结果聚类中的应用进行深入研究，发现其优点和局限性。
3.设计并实现基于主题模型的检索结果聚类方法，探索合理的参数设置与策略，进一步提高检索用户的满意度和使用效果。
4.通过对试验结果的比较，明确本研究方法相对传统方法的差异，分析其优势与不足，为进一步完善研究提供方法支持。
六、研究进度安排
1.第一阶段（1个月）：收集、整理有关检索结果聚类的基本概念、技术原理和发展动态的文献资料，详细阐述主题模型及其应用领域，明确研究方向和目标。
2.第二阶段（2个月）：设计基于主题模型的检索结果聚类方法，并根据所设计的方法，进行相应的实现。
3.第三阶段（3个月）：对实验结果进行比较和分析，从中提取出结论和启示，并进行总结和讨论。
4.第四阶段（1个月）：进行论文的撰写与修改。
七、参考文献
1.周建奇,韩会洋.基于主题模型的中文短文本分类研究[J].情报工程,2011,6(3):108-115.
2.蒋澍文.基于主题模型的文本挖掘技术及其应用研究[D].贵阳:贵州师范大学,2013.
3.鲍泰成.现代信息检索[M].北京:清华大学出版社,2009.
4.黄本全,于灵.基于分析输入转发输出的聚类算法[C]//2009中国自动化大会.2009.
5.孙泽霄,邢菲菲.基于主题模型的社交媒体文本分析方法研究及应用[J].图书情报工作,2017(24):86-92.