한국지능시스템학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference)

한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장

Query Expansion Using Term Reweighting for Vector Model

  • 김영천 (조선대학교 전자계산학과) ;
  • 이재훈 (조선대학교 전자계산학과) ;
  • 문유미 (조선대학교 전자계산학과) ;
  • 박병권 (서강정보대학 정보통신과) ;
  • 이성주 (조선대학교 전자계산학과)
  • 발행 : 2001.12.01
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초록

순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사도를 나타내는 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델, p-norm 모델이 개발되었다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 정보검색 모델을 제안한다. 벡터모델에서 용어 가중치 재부여를 이용한 질의 확장 모델의 연산 특성이 MMM, Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.

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