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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2002.10
- 수록면
- 61 - 65 (5page)
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To provide approximate neighborhood answers in addition to exact answers, this paper proposes a cooperative query answering approach that relaxes query conditions by utilizing similarity relationships between data values. The proposed fuzzy abstraction hierarchy (FAH) that combines the abstraction hierarchy and the semantic distance approaches represents similarity relationship based on the integrated notion of data abstraction and fuzzy relations. As a result, FAH acquires richer semantic knowledge of an underlying database and embraces the advantages of existing data abstraction and semantic distance approaches. Also, to be tolerant of
incorrect input for queries, FAH adopts thesaurus for synonym information about database token. Based on FAH, we develop query relaxation operators such as query generalization, approximation, and specialization of a value Compared with existing approaches, FAH supports more effective information retrieval by allowing conceptually abstracted queries and providing query result sets ranked according to the similarity strength (i.e., fitness score) Furthermore, compared with semantic distance approach, FAH considerably reduces maintenance costs by decreasing the number of similarity strength to be assigned.
incorrect input for queries, FAH adopts thesaurus for synonym information about database token. Based on FAH, we develop query relaxation operators such as query generalization, approximation, and specialization of a value Compared with existing approaches, FAH supports more effective information retrieval by allowing conceptually abstracted queries and providing query result sets ranked according to the similarity strength (i.e., fitness score) Furthermore, compared with semantic distance approach, FAH considerably reduces maintenance costs by decreasing the number of similarity strength to be assigned.
목차
Abstract
1. 서론
2. 퍼지 추상화 계층(FAH)
3. 협력적 질의처리
4. 결론
References
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