클러스터링 기법을 이용한 키워드 유사도 순위화 알고리즘에 따른 사용자 질의 확장

Q: 이 논문에서 정의한 질의 확장이란 무엇인가?

사용자가 입력한 검색 질의어에 연관된 키워드를 추가하여 검색의 정확도를 높이는 방법이다. 본 연구에서는 클러스터링 기법을 통해 도출된 키워드 간의 유사도 순위를 활용하여 사용자가 원하는 문헌을 보다 효과적으로 찾을 수 있도록 지원하는 과정을 의미한다.

Q: 클러스터링 기반의 키워드 유사도 순위화가 질의 확장에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 연관, 메트릭, 스칼라 클러스터링 기법을 통해 키워드 유사도를 측정하고 순위화하는 방식이 질의 확장에 매우 유용함이 확인되었다. 따라서 사용자가 제시된 유사 키워드를 선택하여 질의를 확장함으로써 원하는 정보를 보다 만족스럽게 검색할 수 있다.

이상훈; 김기태

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질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이상훈 김기태

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 제30권 제1호(B)

발행연도: 2003.4

수록면: 479 - 481 (3page)

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본 논문에서는 여러 가지 클러스터링 기법들을 사용하여 키워드 유사도를 순위화하여 사용자의 질의를 확장하는 기법을 제안한다. 클러스터링 기법에는 연관(Association) 클러스터링, 메트릭(Metric) 클러스터링, 스칼라(Scalar) 클러스터링 기법을 사용하고, 이들간의 가중치를 적절히 조절하여 검색 시스템을 만든다. 사용자의 질의가 주어졌을 때, 질의 키워드와 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017894541

배경 및 목적
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구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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