Das World Wide Web enthält derzeit Milliarden von Dokumenten; dies erschwert es den Nutzern, die gewünschten Informationen zu finden. Viele Suchmaschinen helfen den Benutzern, die gewünschten Informationen zu finden, aber die Suchmaschinen geben immer noch Hunderte von irrelevanten Webseiten zurück, die die Anfrage des Benutzers nicht erfüllen. Mehrere Suchmaschinen verwenden Clustering, um Dokumente, die für die Anfrage des Benutzers relevant sind, zu gruppieren, bevor sie an den Benutzer zurückgegeben werden, aber es gibt keinen Algorithmus zum Gruppieren von Dokumenten, der eine Genauigkeit aufweist, die das Abrufen irrelevanter Dokumente verhindern kann. In dieser Forschung haben die Forscher eine neue Technik eingeführt, um die Cluster-Qualität zu verbessern, indem sie die Surfzeit des Benutzers als implizites Maß für das Benutzer-Feedback verwenden, anstatt wie in früheren Forschungen und Techniken explizites Benutzer-Feedback zu verwenden. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit sind: die Untersuchung der Surfzeit der Benutzer als implizites Maß für das Benutzerfeedback und der Nachweis ihrer Effizienz, die Verbesserung der Cluster-Qualität durch den Einsatz einer neuen Cluster-Technik, die auf der Surfzeit der Benutzer basiert, und die Entwicklung eines Systems, das die Validität der vorgeschlagenen Technik testet.