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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박창섭 (동덕여자대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제20권 제3호
발행연도
2020.3
수록면
18 - 30 (13page)

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최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A* 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.
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목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 다양화된 Top-k 검색
IV. 질의 처리 방법
V. 성능 평가
VI. 결론
참고문헌

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
SPARQL Query Language for RDF google schola Cypher Query Language google schola B. Ding / 2007 / Finding top-k min-cost connected trees in databases / Proc. of ICDE :836~845 google schola K. Golenberg / 2008 / Keyword proximity search in complex data graphs / Proc. of ACM SIGMOD Conference :927~940 google schola C. Liu / 2016 / Finding smallest k-Compact tree set for keyword queries on graphs using map-reduce / World Wide Web 19(3):499~518 google schola

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