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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박선 (목포대학교) 심천식 (목포대학교) 이성로 (목포대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제16권 제3호
발행연도
2012.3
수록면
424 - 431 (8page)

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정보 검색 시 검색엔진은 사용자에게 웹페이지 순위와 웹페이지의 요약정보를 제공한다. 이중 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보를 스니핏(snippet)이라한다. 스니핏은 사용자의 웹페이지 방문에 큰 영향을 준다. 정확한 방문 페이지의 정보를 모르고 단지 스니핏 만을 이용할 때에 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 검색엔진에서 지원하는 스니핏에 사용자의 의도를 정확하게 반영하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 연관 피드백과 퍼지 함의 연산자를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장하고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 함의 연산자를 이용하여 질의와 확장된 질의의 포함관계가 반영된 스니핏을 추출함으로써 사용자의 의도를 스니핏에 더 잘 반영할 수 있다. 실험결과에서 제안방법이 다른 방법보다 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안방법
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

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