As the size of distributed collecti

As the size of distributed collections and the corresponding size of retrieval sets grow, the application of clustering to user interactive browsing also grows in importance. A number of the clustering methods described above, are specifically aimed at this application domain. Hence, some evaluations of effective clustering have also been aimed at this application. Browsing experiments have been conducted to evaluate the effectiveness of clustering for this purpose. These experiments are discussed further in the section below on User Interaction. However, one test of retrieval effectiveness [Zamir et al., SIGIR ‘98] that simulates browsing will be discussed here. This test compared the STC clustering method (described in the preceding section) against several heuristic clustering methods (described in the section on Heuristic Methods) and O(N2) methods (discussed in the section on Complete Methods). Specifically, it compared STC against four lin-
ear-time heuristic methods: Single-Pass, K-means (this is the Rocchio method), Buckshot, and Fractionation), and one O(N2) method: Group-Average Hierarchical Clustering (GAHC).

Kết quả (Việt) 2:

Khi kích thước của bộ sưu tập được phân phối và các kích thước tương ứng của bộ hồi tăng trưởng, việc áp dụng tập hợp để người dùng duyệt web tương tác cũng có mặt ở tầm quan trọng. Một số trong những phương pháp phân nhóm mô tả ở trên, nhằm cụ thể tại miền ứng dụng này. Do đó, một số đánh giá hiệu quả của phân nhóm cũng đã được nhắm vào ứng dụng này. Thí nghiệm duyệt web đã được tiến hành để đánh giá tính hiệu quả của phân nhóm cho mục đích này. Những thí nghiệm này sẽ được thảo luận thêm trong phần dưới đây về Tương tác người dùng. Tuy nhiên, một trong những thử nghiệm về hiệu quả thu hồi [Zamir et al., SIGIR '98] mô phỏng duyệt sẽ được thảo luận ở đây. Xét nghiệm này so với các phương pháp STC clustering (mô tả trong phần trước) đối với một số phương pháp phân nhóm phỏng đoán (mô tả trong phần về phương pháp Heuristic) và O (N2) phương pháp (được thảo luận trong phần về phương pháp Hoàn thành). Cụ thể, nó so STC chống lại bốn ngữ học
tai thời gian phương pháp heuristic: Single-Pass, K-means (đây là phương pháp Rocchio), Buckshot, và Tách bạch), và một O (N2) Phương pháp: Group-Trung bình Hierarchical Clustering ( GAHC).