Collection Selection using Relevance Distribution Information between Queries and Collections in Meta Search

메타 검색에서 질의와 컬렉션 사이의 관련성 분포정보를 이용한 컬렉션 선택

This paper proposes an efficient algorithm to select the proper retrieval results from various information sources in Meta search. The algorithm collects and evaluates the related documents to the given query Then, it determines the appropriate retrieval results based on the relevance between the query and the collected documents. This algorithm depends on the Meta information such as the size N of population, top-ranked information of related documents and the precision in order to choose the most appropriate retrieval result.

메타 검색에서 이질의 컬렉션으로부터 정보를 검색할 때, 주어진 질의에 대하여 가장 적합한 컬렉션을 선택하는 것에 대한 알고리즘을 제안한다. 제안된 컬렉션 선택 방법은 검색에 참여한 컬렉션으로부터 질의에 대해 임의의 크기 N 만큼 검색 문서를 수집한 후에 이를 분석하여 컬렉션에 대한 관련성 정도로 추정하고 이를 기반으로 컬렉션 선택 기준을 결정하였다. 이때 가장 적합한 컬렉션을 선택하기 위해서, 모집단의 크기 N, 관련문서의 순서정보, 정화도 등의 메타 정보를 사용하였다.