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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제11권 제9호
발행연도
2001.12
수록면
811 - 816 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2001

벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장
김영천 ,  이재훈 ,  문유미 외 2명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2001.12 학술대회자료
정보 검색에서 용어 가중치 재부여를 이용한 성능 증진에 관한 연구
김영천 ,  이재훈 ,  문유미 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2001.12 학술저널

초록· 키워드

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정보 검색 시스템의 중요한 목적중의 하나는 단순히 사용자 질의를 만족하는 문서들의 집합을 검색하는 것이 아니라, 질의를 만족하는 정도에 따라 검색된 문서들에 순위를 부여함으로써 사용자들이 필요한 정보를 얻는데 소모되는 시간을 최소 화시키는 것이다.
순수한 부울 검색 시스템은 검색 전략이 이진값에 근거하여 순위 구분 없이 연관/비연관 중의 하나로 결정된다. 딸서 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, P-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, P-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
#질의 확장 #벡터모델 #가중치 재부여 #부울 검색 #유사도

목차

요약
1. 서론
2. 부울연산을 유연하게 연산하는 기존의 방법들
3. 벡터모델에서 용어가중치 재부여
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
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