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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 가장 적합한 엘리먼트 기반 XML 문서검색 기법을 제시하기 위해 언어모델 검색 접근법으로 다이버전스 기법, 보정 기법 그리고 계층적 언어모델의 검색성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가장 효율적인 검색 접근법으로 문서의 구조정보를 적용한 계층적 언어모델 검색을 제안하였다. 특히, 계층적 언어모델은 실제 검색에서 중요성을 가지는 검색순위 상위에서 뛰어난 성능을 보였다.
Abstract
This experimental study suggests an element-based XML document retrieval method that reveals highly relevant elements. The models investigated here for comparison are divergence and smoothing method, and hierarchical language model. In conclusion, the hierarchical language model proved to be most effective in element-based XML document retrieval with regard to the improved exhaustivity and harmed specificity.
초록
질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to suggest an effective way to enhance question-answer(QA) document retrieval performance by reconstructing queries based on the structural features in the QA documents. QA documents are a structured document which consists of three components: question from a questioner, short description on the question, answers chosen by the questioner. The study proposes the methods to reconstruct a new query using by two major structural parts, question and answer, and examines which component of a QA document could contribute to improve query performance. The major finding in this study is that to use answer document set is the most effective for reconstructing a new query. That is, queries reconstructed based on terms appeared on the answer document set provide the most relevant search results with reducing redundancy of retrieved documents.
초록
웹기반 교육 자료들이 폭발적으로 증가함에 따라 적합한 자료들에 보다 효과적으로 접근할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 이러한 새로운 방법들 중의 하나로 사회적 네비게이션(social navigation) 기반의 사회적 검색(social searching)이 정보 검색 분야에서 제시되었는데, 이는 동료 이용자들로부터 제공된 정보를 바탕으로 검색 결과의 향상을 추구하는 기법이다. 본 연구에서는 개인화와 사회적 네비게이션에 근거한 웹 기반 사회적 검색 시스템을 구축하였으며 이용자 연구를 통해 이용자에게 적합하고 필수적인 정보를 제공할 수 있는 방법이라는 것을 검증하려 하였다.
Abstract
The explosive growth of Web-based educational resources requires a new approach for accessing relevant information effectively. Social searching in the context of social navigation is one of several answers to this problem, in the domain of information retrieval. It provides users with not merely a traditional ranked list, but also with visual hints which can guide users to information provided by their colleagues. A personalized and context-dependent social searching system has been implemented on a platform called KnowledgeSea II, an open-corpus Web-based educational support system with multiple access methods. Validity tests were run on a variety of aspects and results have shown that this is an effective way to help users access relevant, essential information.
초록
정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.
Abstract
Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.