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저자정보
Hee-Jun Han (한국과학기술정보연구원) Seok-Hyoung Lee (한국과학기술정보연구원) Mi-Nyeong Hwang (한국과학기술정보연구원) Kwang-Young Kim (한국과학기술정보연구원) Ho-Seop Choi (한국과학기술정보연구원) Beom-Jong You (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 한국콘텐츠학회 ICCC 2009
발행연도
2009.12
수록면
399 - 404 (6page)

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Some academic information services provide similar document list within the same kind of contents to user, but this function does not meet the academic requirements of users who want to use the relevance of papers, patents, research reports, etc. In this paper, we propose the method for similar document retrieval among different types of academic contents. A combination of user query and search factor extracted from the FAST search engine is used to search similar documents, and the boosting technology using the author field and subject code field is applied to document ranking process. The proposed method additionally offers the person names in related research area using the search result's grouping mechanism. We show usefulness of proposed method in this paper as developing the intelligent system of NDSL.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Woks
3. Proposed Method
4. Conclusion and Future Works
References

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