Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

A Re-Ranking Retrieval Model based on Two-Level Similarity Relation Matrices

2단계 유사관계 행렬을 기반으로 한 순위 재조정 검색 모델

  • 이기영 (원광보건대학 컴퓨터응용개발과) ;
  • 은희주 (전북대학교 전산통계학과) ;
  • 김용성 (전북대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2004.11.01
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Abstract

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 본 논문에서는 용어의 상대적인 중요 정도를 축소용어 집합으로 구성하여 검색 시스템의 높은 시간 복잡도를 해결할 수 있도록 퍼지 검색 모델을 적용하였다. 또한 퍼지 호환관계의 특성을 만족하는 유사관계 행렬을 통해 사용자 질의를 정확하게 반영할 수 있도록 클러스터 검색을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 퍼지 검색과 문서 클러스터 검색의 유사도 결합을 통한 순위 재조정 검색 모델은 검색 성능을 표현하는 정확률과 재현율 척도에서 향상됨을 입증하였다.

Keywords

References

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