논문 검색 결과의 효과적인 브라우징을 위한 단어 군집화 기반의 결과 내 군집화 기법

Q: 이 논문에서 정의한 결과 내 군집화란 무엇인가?

결과 내 군집화는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 이는 사용자가 원하는 문서를 효과적으로 찾을 수 있도록 돕는 역할을 하며, 특히 전문 분야 검색 서비스에서 주제별로 결과를 분류하는 데 유용하다.

Q: 논문 검색 서비스에서 효과적인 검색 결과 군집화를 위한 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 논문 검색 서비스에서는 논문의 제목과 고정된 연구 범주를 활용하여 전문화된 범주 체계를 생성하고, 이를 기반으로 논문을 사전에 분류하는 것이 핵심이다. 이는 검색 후 실시간 군집화에 필요한 계산 시간과 계산량을 줄여 사용자에게 빠르고 정확한 검색 결과를 제공한다.

배경만; 황재원; 고영중; 김종훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 배경만 (동아대학교) 황재원 (동아대학교) 고영중 (동아대학교) 김종훈 (동아대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제37권 제3호

발행연도: 2010.3

수록면: 214 - 221 (8page)

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초록· 키워드

검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 ‘범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)’와 ‘논문군집기(Paper Clustering System)’로 구성되어있다. ‘범주체계생성기’는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. ‘논문군집기’는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-002229862

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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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