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퍼지 집합 모델은 문서들의 순위를 결정하는 문서값을 계산함으로서 불리안 검색 시스템의 단점을 극복하였을 지라도, 많은 경우에 부정확한 문서값을 생성하기 때문에 정보 검색 모델로서 부적합하다고 인식되어 왔다. 이것은 퍼지 집합 모델이 AND와 OR 연산을 위하여, 사용하는 MIN과 MAX 연산자가 검색효율을 저하시키는 특성을 지니고 있기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 집합 모델의 단점을 극복하기 위하여 MIN과 MAX 연산자 대신에 긍정적 보상 연산자를 사용하는 개선된 퍼지 집합 모델을 제안한다. 개선된 퍼지 집합 모델이 높은 검색 효율을 제공하는 확장된 불리안 모델과 유사한 검색 효율을 제공하고, 확장된 불리안 모델보다 빠른 검색 시간을 제공함을 실험을 통하여 입증한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 개선된 퍼지 집합 모델

Ⅲ. 실험적 고찰

Ⅳ. 결론

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