基于用户意图的文本聚类算法优化策略与案例

如果某个聚类簇👍内的内容导致高跳🤔出率，表明该簇的意图划分可能不准确，需要重新调整特征权重

传统聚类在处理诸如“孩子晚上咳嗽不止怎么办”这类复杂查询时容易失准

基于用户意图的文本聚类算法优化策略与案例

用户意图驱动的聚类逻辑 用户意图通常分为三类： 信息型 （获取知识）、 导航型 （查找特定页面）和 交易型 （完成购买或操作）

传统聚类算法多基于文本相似度，无法区分这三类意图的差异

例如，搜索“肺癌早期症状”和“肺癌治疗方案”在字面上高度相似，但前者属于信息型，后者可能同时包含信息型和交易型（寻找治疗机构）