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The study on query relaxation which provides approximate answers has received attention. In recent years, some arguments have been made that semantic relationships are useful to present the relationships among data values and calculating the semantic distance between two data values can be used as a quantitative measure to express relative distance. The aim of this article is a hierarchical metricized knowledge abstraction (HiMKA) with an emphasis on combining data abstraction hierarchy and distance measure among data values. We propose the operations and the query ralxation algorithm appropriate to the HiMKA. With various experiments and comparison with other method, we show that the HiMKA is very useful for the quantified approximate query answering and our result is to offer a new methodological framework for query relaxation.
목차
Abstract
1. 서론
2. 계량화된 지식 추상화 계층(HiMKA)
3. HiMKA를 이용한 질의 완화
4. 원형 시스템 및 실험
5. 관련 연구와의 비교
6. 요약 및 결론
참고문헌
참고문헌 (16)
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1. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / 지식관리시스템을 위한 FAH 기반 전문가 검색 방법론 30 (1) : 129 ~ 147
2. [학술지(정기간행물)] - / 2006 / 링크내역을 이용한 페이지점수법 알고리즘 33 (7) : 708 ~ 714
3. [학술지(정기간행물)] - / 1998 / Complexity of Answering Queries Using Materialized Views : 254 ~ 263
4. [학술지(정기간행물)] - / 2002 / Top-K Selection Queries over Relational Databases: Mapping Strategies and Performance Evaluation 27 (2) : 153 ~ 187
5. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / Evaluating refined queries in top-k retrieval systems 15 (5) : 256 ~ 270
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