초록

의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 ‘의견’ 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.

Abstract

Opinion retrieval is to retrieve items which are relevant to the user information need topically and include opinion about the topic. This paper aims to find a method to represent user information need for effective opinion retrieval and to analyze the combination methods for opinion features through various experiments. The experiments are carried out in the inference network framework using the Blogs06 collection and 100 TREC test topics. The results show that our suggested representation method based on hidden ‘opinion’ concept is effective, and the compact model with very small opinion lexicon shows the comparable performance to the previous model on the same test data set.

초록

Abstract

Titles have been regarded as having effective clustering features, but they sometimes fail to represent the topic of a document and result in poorly generated document clusters. This study aims to improve the performance of document clustering with titles by suggesting titles in the citation bibliography as a clustering feature. Titles of original literature, titles in the citation bibliography, and an aggregation of both titles were adapted to measure the performance of clustering. Each feature was combined with three hierarchical clustering methods, within group average linkage, complete linkage, and Ward's method in the clustering experiment. The best practice case of this experiment was clustering document with features from both titles by within-groups average method.

초록

본 연구는 국내 공공도서관에 근무하는 사서들에 대한 정보이용자들의 인식정도를 73개의 표본을 대상으로 분석이 이루어졌다. 공공도서관 이용자들의 평소 사서들의 근무태도와 자질 및 서비스수준에 대한 인식정도를 성별집단으로 나누어 분석하였다. 이를 위해 기존연구를 기반으로 설문지를 3가지 유형으로 수정, 작성하여 조사하였다. 첫째, 사서의 근무태도에 관한 인식도, 둘째, 사서의 자질에 관한 인식도, 셋째, 사서들의 정보이용자와의 커뮤니케이션에 관한 인식도를 명목척도와 등간척도를 이용하였다. 본 연구결과, 첫째, 사서들의 근무태도에 관한 연구결과 평균값=2.81로 전반적으로 낮게 나타났다. 둘째, 사서의 전문직으로서의 자질에 관한 정도는 평균값=2.84로 낮게 나타났다. 마지막으로 이용자들과의 커뮤니케이션에 대한 서비스 수준에 대한 만족도 역시 평균값=2.89로 역시 낮게 나타났다. 각 항목별 성별 집단간에는 다소 인식의 차이를 보였다. 향후 다양한 집단별 요인분석을 통한 선행연구 결과들과의 비교연구가 필요할 것이다.

Abstract

This research analysed 73 samples to find out the recognition of librarians working in domestic public libraries from the information user's views. This research analyzed public library user's usual recognition level of librarian's work attitude, qualification, and service lever based of group of gender. For this, this research stands on the basis of previous researches and 3 types of modified questionnaire; recognition level of librarian's work attitude, recognition level of librarian's qualification, and recognition level of communication between librarians and information users using on nominal scale and interval scale. The research's result showed study outcome of librarian's work attitude was generally low with the mean of 2.81. Second, librarian's qualification of being a specialist was low with the mean of 2.84. Lastly, satisfaction of communication service level between information users and librarians was low with the mean of 2.89. Male and Female groups showed the difference of acknowledgement between each questions.

초록

최근 다양한 주제 분야의 블로그가 이용자의 정보요구를 충족시켜주는 웹 정보원 중 하나로 활용되고 있다. 본 연구에서는 블로그 페이지의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이용자가 부여한 태그 및 트랙백을 이용하여 블로그 페이지의 검색 실험을 수행하였다. 실험을 위해 4,908개의 블로그 페이지와 각 페이지에 트랙백으로 연결된 다른 블로그 페이지의 URL을 수집하였다. 검색 자질로 본문의 용어에 이용자 태그를 추가하였을 경우와 네트워크 중심성 값을 반영하였을 경우 모두 검색 성능이 향상되었고, 본문 용어와 이용자 태그를 검색 자질로 함께 사용하고 여기에 중심성 값을 반영하였을 경우 가장 좋은 성능을 보였다.

Abstract

Blogs are now one of the major information resources on the web. The purpose of this study is to enhance the performance of blog retrieval by means of user assigned tags and trackback information. To this end, retrieval experiments were performed with a dataset of 4,908 blog pages together with their associated trackback URLs. In the experiments, text terms, user tags, and network centrality values based on trackbacks were variously combined as retrieval features. The experimental results showed that employing user tags and network centrality values as retrieval features in addition to text words could improve the performance of blog retrieval.