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.
This paper construct two-level word similarity relation matrices about title and to scientific treatise. As guide keyword similarity relation matrices which is constructed to co-occurrence frequency base same time keeps recall rater by query expansion by tolerance relation, it is index structure to improve the precision rate by two-level contents base retrieval. Therefore, draw area knowledge through subject analysis and reasoned user's information request and area knowledge to fuzzy logic base. This research is research to improve vocabulary mismatch problem and information expression having essentially on query.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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제19권7호
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pp.1599-1607
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2015
Recently, researches have been developing efficient techniques for accessing, querying, and managing XML documents which are frequently used in the Internet. In this paper, we propose a parent-child matrix to cluster XML documents efficiently. A parent-child matrix analyzes both the content and structural features of an XML document. Each cell of a parent-child matrix has either the value of a node in an XML tree or the value of a child node, where a parent-child relationship exists in the XML tree. Then, the similarity between two XML documents can be measured by the similarity between two corresponding parent-child matrices. The experiment shows that our proposed method has good performance.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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제16권12호
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pp.109-114
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2018
Collaborative filtering has been widely utilized in recommender systems as typical algorithm for outstanding performance. Since it depends on item rating history structurally, The more sparse rating matrix is, the lower its recommendation accuracy is, and sometimes it is totally useless. Variety of hybrid approaches have tried to combine collaborative filtering and content-based method for improving the sparsity issue in rating matrix. In this study, a new method is suggested for the same purpose, but with different perspective, it deals with no-match situation in person-person similarity evaluation. This method is called the transitive similarity model because it is based on relation graph of people, and it compares recommendation accuracy by applying to Movielens open dataset.
This paper proposes a new document clustering method using NMF and fuzzy relationship. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents by using fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish well dissimilar documents in clusters, the selected cluster label terms by using semantic features with NMF, which is used in document clustering, can represent an inherent structure of document set better. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.
자원 및 환경이 경제에 미치는 영향이 큼에도 불구하고 경제-환경의 상관관계를 분석하는 방법은 아직 초보 단계에 있다. 본 연구에서는 UN, 세계은행, 멕시코 정부가 구축한 환경계정(環境計定)을 한 국가의 경제상태를 사회계정에 도입한 후, 환경(環境)-사회계정(社會計定)(ESAM) 행렬을 구축하고, Pyatt와 Round의 분할 행렬 방법에 의해서 직 간접 파급승수 효과를 측정하여, 환경관련 외생변수가 경제변수에 미치는 효과를 분석하였다. 분할 행렬 분석 결과, 농업관련 외생변수에 변화가 있으면 제조업 부문과 상업부문, 민간 서비스부문(금융, 보험, 부동산)이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 레온티에프의 승수효과와 유사한 전이효과(轉移效果)는 순수한 간접효과인 순환효과의 상쇄로 인해 기존의 산업 연관분석에 의존한 분석은 경제와 환경의 관계를 과대추정할 수 도 있다는 것이다. 자본 투자가 5% 감소할 경우, 경제 전 부문에 상당한 영향을 준 것으로 나타났으며 생산부문에서는 임업, 건설업이 가장 영향을 받으며, 환경부문에서는 토양의 침식으로 인한 환경서비스의 감소가 가장 크게 영향을 받는 것으로 추정되었고 수산자원 또한 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
Collaborative filtering is a technology that aims at teaming predictive models of user preferences. Collaborative filtering systems have succeeded in Ecommerce market but they have shortcomings of high dimensionality and sparsity. In this paper we propose the nearest neighbor collaborative filtering method using non-negative matrix factorization(NNMF). We replace the missing values in the user-item matrix by using the user variance coefficient method as preprocessing for matrix decomposition and apply non-negative factorization to the matrix. The positive decomposition method using the non-negative decomposition represents users as semantic vectors and classifies the users into groups based on semantic relations. We compute the similarity between users by using vector similarity and selects the nearest neighbors based on the similarity. We predict the missing values of items that didn't rate by a new user based on the values that the nearest neighbors rated items.
본 논문에서는 조명의 변화에 의해 컬러 영상의 컬러 성분이 달라지더라도 영상 내 컬러간의 편차값을 나타내는 공분산 행렬(covariance matrix)의 고유벡터(eigenvector)와 영상 내 화소들의 컬러 성분과의 상관관계는 거의 변화하지 않는 특징을 이용한 조명 변화에 강인한 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상에서 컬러 성분들의 공분산 행렬과 공분산 행렬의 고유치(eigenvalue), 고유벡터를 계산한 후, 가장 큰 고유치에 관계된 고유벡터로 화소를 투영시키고, 투영된 벡터의 크기 성분으로 영상을 재구성한다. 재구성된 영상으로부터 7개의 불변 모멘트(moment)를 계산하고, 공분산의 가장 큰 고유치를 가중치로 부과하여 특징벡터를 추출한다. 7개의 불변 모멘트로부터 구한 특징벡터는 영상 내 물체의 이동, 영상의 회전, 크기 변화뿐만 아니라, 조명의 변화에 의해 컬러가 변화할 경우에도 유사한 영상을 잘 검색한다. 제안된 방법의 성능 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 히스토그램 인터섹션에 비해 적은 특징량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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pp.77-80
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2000
정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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