In general, conventional search engines provide the same search results for the same queries of users, and however such techniques do not consider users' characteristics. To overcome this problem, we need a new way of personalized search which returns customized search results according to users' preference. In this paper, we propose a concept network profile-based personalized web search system in which the concept network is developed for accumulating users' characteristics. The concept network-based user profile is used to expand initial search queries to achieve personalized search. The concept network is a network structure of concepts where each concept is generated whenever each query is submitted, and it can be defined as a set of keywords extracted from the selected documents. Furthermore, we have improved the concept networks by augmenting intent keywords of each concept with a set of classification tags, called folksonomy, assigned to each document. For an additional personalized search technique, we propose a new re-ranking method that analayzes the degree of overlapped search results.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.2
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pp.33-41
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2003
It is not easy to find desired information in the world wide web. In this research, we introduce a notion of concept network that is useful in finding information if it is used in search engines that are specialized in domains such as medicine, law or engineering. The concept network that we propose is a network in which nodes represent significant concepts in the domain, and links represent relationships between the concepts. We may use the concept network constructor as a preprocessor to speci-alized search engines. When user enters a target word to find information, our system generates and displays a concept network in which nodes are con-cepts that are closely related with the target word. By reviewing the network, user may confirm that the target word is properly selected for his intention, otherwise he may replace the target word with better ones discovered in the network. In this research, we propose a detailed method to construct concept net-work, implemented a prototypical system that constructs concept networks, and illustrate its usefulness by demonstrating a practical case.
In this paper it is hypothesized that word stimuli that are presented by Google’s search word, would improve the quality of the design solution, so this research examines the effect of related search word stimuli in concept generation and analyzes the results through the processes of creative cognition. In the process of concept generation, words are given as stimuli which are generated through Google's related search and these search words are given by 5 levels. Google search is based on the collaboration philosophy. People's participation and contribution recreate knowledge and information, so these renewed and related search words update in real time by people are used as stimuli. Two problems are provided with related search words. After the design concept generation the results are analyzed by 3 bases: the usage of related search words and those of frequency, creativity, and Finke's 12 Geneplore model. These are the results of the research. Many levels of related search words are used in design concept generation but especially higher levels which are more related to search words are more used than lower levels. The usage of multi words and conjunction with higher levels and lower levels words are observed in creative results. On the creative cognitive processes, it is more creative when using association and mental transformation with the related search words than using the related search words simply. Creative outputs also use conceptual interpretation, functional inference, and contextual shifting of creative cognitive processes of Finke's 12 Geneplore model.
In this thesis was conducted to propose a method for efficient information retrieval using concept lattices. Since this thesis designed a new system based on ordinary concept lattices, it has the same approach method as ontology, but this thesis proposes new concept lattices to be used by establishing collaborative relations between objects and concepts that users are likely to search information more efficiently. The system suggested by this thesis can be summarized as below. Firstly, this system leads to a collaborative search by using Three kinds of concepts, such as keyword concept lattices, which focus on input key words, expert concept lattices recommended by experts and theme concept lattices, and based on these 3 concept lattices, it will help users search information they want more efficiently. Besides, as the expert concept and the keyword concept become combined, further providing users with the frequency of keyword and the frequency of category, this system can function to recommend key words related to search words entered by users. Another function of this system is to inform users of key words and categories used in users' interested themes by using the theme concept lattices. Secondly, when there is not keyword entered by a user, it is possible for users to achieve the goal of search through the secondary search when this system provides them with key words related to the input keyword. Thirdly, since most of the information is managed while being dispersed, such dispersed and managed information not only has different expression methods but changes as time goes. Accordingly, By using XMDR for efficient data access and integration of distributed information, this thesis proposes a new technique and retrieval system to integrate dispersed data.
This paper introduces a search method based on conceptual graph. A hyperlink information is essential to construct conceptual graph in web. The information is very useful as it provides summary and further linkage to construct conceptual graph that has been provided by human. It also has a property which shows review, relation, hierarchy, generality, and visibility. Using this property, we extracted the keywords of web documents and made up of the conceptual graph among the keywords sampled from web pages. This paper extracts the keywords of web pages using anchor text one out of hyperlink information and makes hyperlink of web pages abstract as the link relation between keywords of each web page. 1 suggest this useful search method providing querying word extension or domain knowledge by conceptual graph of keywords. Domain knowledge was conceptualized knowledged as the conceptual graph. Then it is not listing web documents which is the defect of previous search system. And it gives the index of concept associating with querying word.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.22
no.2
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pp.141-160
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2011
This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.
Purpose: This study was to evaluate the strengthening process of advanced beginner's nursing competence through the concept mapping methods. Methods: This study was conducted with focus group study for 1 month from November to December 2012 (n=5). Data were analyzed through open coding, axial coding and selection coding stage. Results: Advanced beginner to represent the experience of nursing empowerment and the three categories of the nine concepts were derived. The first category is 'able to see the entire search.' This concept is to start a search query, the search process of thinking, behavior change is expected. The second category is 'behavior change through the acquisition of knowledge.', and this concept is the embodiment of knowledge, confidence rising, and action changing. The third category is 'nursing empowerment', the aesthetic, ethical, and personal knowledge acquisition, as well as self-growth. Conclusion: Advanced beginner saw the full flow through the concept mapping and obtained knowledge, and changed behavior. Thus, the concept mapping is effective to strengthen the nursing competence.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.48
no.4
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pp.5-23
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2014
This study reports the first step in the Classification-based Search and Knowledge Discovery (CSKD) project, which aims to combine information organization and retrieval approaches for building digital library applications. In this study, we explored the generation and application of a faceted vocabulary as a potential mechanism to enhance knowledge discovery. The faceted vocabulary construction process revealed some heuristics that can be refined in follow-up studies to further automate the creation of faceted classification structure, while our concept search application demonstrated the utility and potential of integrating classification-based approach with retrieval-based approach. Integration of text- and classification-based methods as outlined in this paper combines the strengths of two vastly different approaches to information discovery by constructing and utilizing a flexible information organization scheme from an existing classification structure.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.69-76
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2012
This paper proposes a novel way of personalized web search through re-ranking the search results with user profiles of concept-network structure. Basically, personalized search systems need to be based on user profiles that contain users' search patterns, and they actively use the user profiles in order to expand initial queries or to re-rank the search results. The proposed method is a sort of a re-ranking personalized search method integrated with query expansion facility. The method identifies some documents which occur commonly among a set of different search results from the expanded queries, and re-ranks the search results by the degree of co-occurring. We show that the proposed method outperforms the conventional ones by performing the empirical web search with a number of actual users who have diverse information needs and query intents.
The ultimate objective of Personal Information Management (PIM) is to collect, handle and manage wanted information in a systematic way that enables individuals to search the information more easily and effectively, However, existing personal information management systems are usually based on a traditional hierarchical directory model for storing information, limiting effective organization and retrieval of information as well as providing less support in search by associative interrelationship between objects (documents) and their attributes, To improve these problems, in this paper we propose a personal information management model based on the concept lattice of Formal Concept Analysis (FCA) to easily build and maintain individuals' own information on the Web, The proposed system can overcome the limitations of the traditional hierarchy approach as well as supporting search of other useful information by the inter-relationships between objects and their attributes in the concept lattice of FCA beyond a narrow search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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