此篇論文提出了一個解決搜尋引擎回傳的搜尋結果中同名同姓的問題。用搜尋引擎查詢人名時，搜尋引擎回傳的搜尋結果常包含多位同名同姓的人，不僅沒有分門別類，還將同一個人的資訊分散在搜尋結果中，讓查詢者非常不方便。此篇論文提出Multi-Faceted Approach，對Attribute、Links及Page Similarity分別都作Confidence Matrix，再使用Stanford certainty theory將三個Confidence Matrix合併。之後，利用Final Confidence Matrix作Grouping，即可以得到同一個人的搜尋結果會在同一群組中，而且仍保持搜尋結果的資訊及編排的順序。實驗結果顯示效果頗佳。
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