An Information Retrieval Model based on an Ergodic Markov Model

Ergodic Markov Model을 이용한 정보 검색 모델

인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.