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검색어: 정영미, 검색결과: 2
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정영미(연세대학교) ; 장지은(연세대학교) 2003, Vol.20, No.3, pp.111-127 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2003.20.3.111
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이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to ascertain whether event tracking is more effective in event retrieval than information filtering. This study examined the two techniques for event retrieval to suggest the more effective one. The event-retrieval performances of the event tracking technique based on a kNN classifier and the query-based information filtering technique were compared. Two event tracking experiments, one with the static training set and the other with the dynamic training set, were carried out. Two information filtering experiments, one with initial queries and the other with refined queries, were also carried out to evaluate the event-retrieval effectiveness. We found that the event tracking technique with the static training set performed better than one with the dynamic training set. It was also found that the information filtering technique using intial queries performed better than one using the refined queries. In conclusion, the comparison of the best cases of event tracking and information filtering revealed that the information filtering technique outperformed the event tracking technique in event retrieval.

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이 연구의 목적은 대량의 최신정보를 제공하는 정보필터링 시스템에서 이용자 피드백에 의해 수정질의를 자동생성하여 재검색을 수행함으로써 검색 성능을 최적화할 수 있는 방안을 찾는 데 있다. 이용자가 입력한 초기질의를 사용하여 정보필터링 시스템이 검색한 문헌에 대해 이용자가 적합성 여부를 온라인으로 입력하도록 하고, 이 피드백 결과를 토대로 '중복제거법'과 '저빈도제거법' 두 가지 방법에 의해각각 17개의 수정질의를 생성하여 재검색한 결과를 초기 검색결과와 비교 분석하였다. 수정질의는 각각의 방법마다 17개 패턴의 불논리 질의형태를 미리 만든 다음 초기질의에 디스크립터와 분류기호를 결합하여 생성하였으며, 재검색 결과에 대한 적합성 평가를 통해 최적의 수정질의식을 도출하였다.

Abstract

In this study an information filtering system was implemented and a series of relevance feedback experiments were conducted using the system. For the relevance feedback, the original queries were searched against the database and the results were reviewed by the researchers. Based on users' online relevance judgements a pair of 17 refined queries were generated using two methods called "co-occurrence exclusion method" and "lower frequencies exclusion method." In order to generate them, the original queries. the descriptors and category codes appeared in either relevant or irrelevant document sets were applied as elements. Users' relevance judgments on the search results of the refined queries were compared and analyzed against those of the original queries. [ 더 많은 내용 보기 ]

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