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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안찬민 (인하대학교) 이주홍 (인하대학교) 최범기 (인하대학교) 박선 (목포대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2011.3
수록면
73 - 83 (11page)

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질의 응답 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 사용자의 응답을 저장하고 보여 주는 시스템이다. 사용자의 질의를 만족시키는 응답을 정확히 검색하고자 노력하는 많은 연구들이 있었지만 이에는 근본적인 한계가 있었다. 따라서 질의 응답 시스템에서는 보조적인 방법으로 사용자의 질의를 만족시킬 가능성이 높은 다른 질의를 추천하는 방법이 사용되고 있다. 이전 연구애서 내용적으로 포함하는 정도가 큰 질의들을 하위 질의로서 추천하는 내용 기반 추천 방법으로서 퍼지 관계 곱 연산자(fuzzy relational product operator)를 사용하는 방법이 제안되었고, 기본적인 함의 연산자로서 Kleene-Dienes 연산자가 사용되었다. 하지만 Kleene-Dienes 연산자는 설명의 의미적 포함관계를 고려한 방법이 아니기 때문에 질의응답의 의미적 포함 정도를 계산하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 질의에 대한 설명의 의미적 포함관계를 고려한 새로운 함의 연산자를 제안한다. 새로운 연산자는 어떤 질의 및 응답 들이 다른 질의와 그 응답들에 의미적으로 포함되는 정도를 계산하도록 설계되었다. 실험을 통하여 새로운 함의 연산자를 적용한 퍼지 관계곱 연산자를 사용하면 사용자가 원하는 지식을 추천할 가능성이 높아짐을 보였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 질의 추천 과정
Ⅳ. 퍼지 함의 관계 곱
Ⅴ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
참고문헌
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참고문헌 (16)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-004-004251573