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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.
Abstract
Since IR systems which adopt only Boolean IR model can not provide ranked search result, users have to conduct time-consuming checking process for huge result sets one by one. This study proposes a method to provide search results ranked by using coupling information between tags instead of index weight information in Boolean IR model. Because document queries are used instead of general user queries in the proposed method, key tags used as queries in a relevant document are extracted. A variety of groups of Boolean queries based on tag couplings are created in the process of extracting queries. Ranked search result can be extracted through the process of matching conducted with differential information among the query groups and tag significance information. To prove the usability of the proposed method, the experiment was conducted to find research trend analysis information on selected research information. Aslo, the service based on the proposed methods was provided to get user feedback for a year. The result showed high user satisfaction.
초록
개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.
Abstract
The concept based retrieval model has shown a higher performance than those of the simple matching function method or the P-norm retrieval method introduced to compensate the demerits of the Boolean retrieval model. However. it takes too long to create a semantic-net knowledge base, which is essential in concept exploration. In order to solve such demerits. a method was sought out by creating a distributed knowledge base by subjects to reduce construction time without hindering the performance of retrieval.