Abstract
One of the most popular technologies in Web2.0 is tagging, and it widely applies to Web content as well as multimedia data such as image and video. Web users have expected that tags by themselves would be reused in information search and maximize the search efficiency, but wrong tag by irresponsible Web users really has brought forth a incorrect search results. In past papers, we have gathered various information resources and tags scattered in Web, mapped one tag onto other tags, and clustered these tags according to the corelation between them. A 3-tag based search algorithm which use the clustered tags of past papers, is proposed in this paper. For performance evaluation of the proposed algorithm, our algorithm is compared with image search result of Flickr, typical tag based site, and is evaluated in accuracy and recall factor.
웹2.0 환경에서의 대중적인 기술 중 하나는 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 부정확한 태그로 인해 낮은 검색 결과를 제공 하고 있다. 이에 선행 연구에서는 웹상에 산재되어있는 다양한 리소스 및 그에 따른 태그 정보들을 수집하여 태그들 간의 연관성에 따라 맵핑하고, 이를 클러스터링 하기 위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 클러스터링된 태그들을 검색에 활용하는 3-태그 기반 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능평가를 위하여, 태그 기반 대표 사이트인 Flicker 사이트의 이미지 검색 결과와 정확성 및 재현율을 비교 평가하였다.