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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강문중 (Gwangju Institute of Science and Technology) 황민태 (Changwon National University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제21권 제5호
발행연도
2017.5
수록면
974 - 983 (10page)

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본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터 공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio"s Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
#검색 기능 #스마트폰 응용 #안드로이드 #텍스트 검색 #피드백 #Search Function #Smartphone Application #Android #Text Retrieval #Feedback

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검색 구현체 기반 이론
Ⅲ. 검색 구현체의 설계 및 구현
Ⅳ. 평가 모델
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
K. Erk, and S. Pado, “A structured vector space model for word meaning in context,” in Proceedings of the 2008 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Honolulu, pp. 897-906, 2008. Y. Jun. “Cosine similarity measures for intuitionistic fuzzy sets and their applications,” Mathematical and Computer Modelling, vol. 53, no. 1, pp. 91-97, 2010. L. Muflikhah, and B. Baharudin. Document clustering using concept space and cosine similarity measurement, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009. G. Salton, A. Wong, and C. S. Yang, “A vector space model for automatic indexing,” Communications of the ACM, vol. 18, no. 11, pp. 613-620, Nov. 1975. C. Zhai. (2015, March). Vector Space Model : Basic Idea. Text Retrieval and Search Engines [Internet]. Available: https://www.coursera.org/course/textretrieval.

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