Link-based search engines generate the rank using linked information of related web-documents . HITS(Hypertext Internet Topic Search), representative ranking evaluation algorithm using a special feature of web-documents based on such link, evaluates the importance degree of related pages from linked information and presents by ranking information. Problem of such HITS algorithm only is considered the link frequency within documents and depends on the set of web documents as input value. In this paper, we design the search agent based on better HITS algorithm according to advanced suitability between query and search-result in the set of given documents from link-based web search engine. It then complements locality of advanced search performance and result.
First phoneme queries are important functionalities that provide an improvement in the usability of interfaces that produce errors frequently due to their restricted input environment, such as in navigators and mobile devices. In this paper, we propose a time-space efficient data structure for Korean first phoneme queries that disassembles Korean strings in a phoneme-wise manner, rearranges them into circular strings, and finally, indexes them using the extended Burrows-Wheeler Transform. We also demonstrate that our proposed method can process more types of query using less space than previous methods. We also show it can improve the search time when the query length is shorter and the proportion of first phonemes is higher.
This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.
As the number of digital images available to users is exponentially growing due to the rapid development of digital technology, content-based image retrieval (CBIR) has been one of the most active research areas. A variety of image retrieval methods have been proposed, where, given an input query image, the images that are similar to the input are retrieved from an image database based on low-level features such as colors and textures. However, most of the existing retrieval methods did not consider the case when an input query image is a part of a whole image in the database due to the high complexity involved in partial matching. In this paper, we present an efficient method for partial image matching by using the histogram distribution relationships between query image and whole image. The proposed approach consists of two steps: the first step prunes the search space and the second step performs block-based retrieval using partial image matching to rank images in candidate set. The experimental results demonstrate the feasibility of the proposed algorithm after assuming that the response tune of the system is very high while retrieving only by using partial image matching without Pruning the search space.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.126-132
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2011
In the application areas of LBS(Location Based Service) and ITS(Intelligent Transportation System), continuous k-nearest neighbor query(CkNN) which is defined as a query to find the nearest points of interest to all the points on a given path is widely used. It is necessary to acquire results quickly in the above applications and be applicable to spatial network databases. It is also able to cope successfully with frequent updates of POI objects. This paper proposes a new method to search nearest POIs for moving query objects on the spatial networks. The method produces a set of split points and their corresponding k-POIs as results with partial order among k-POIs. The results obtained from experiments with real dataset show that the proposed method outperforms the existing methods. The proposed method achieves very short processing time(15%) compared with the existing method.
XML data generally consists of a hierarchical tree-structure which is reflected in mechanisms to store and retrieve XML data. Therefore, when storing XML data in the database, the hierarchical relationships among the XML elements are taken into consideration during the restructuring and storing of the XML data. Also, in order to support the search queries from the user, a mechanism is needed to compute the hierarchical relationship between the element structures specified by the query. The structural join operation is one solution to this problem, and is an efficient computation method for hierarchical relationships in an in database based on the node numbering scheme. However, in order to process a tree structured XML query which contains a complex nested hierarchical relationship it still needs to carry out multiple structural joins and results in another problem of having a high query execution cost. Therefore, in this paper we provide a preprocessing mechanism for effectively reducing the cost of multiple nested structural joins by applying the concept of equivalence classes and suggest a query path reduction algorithm to shorten the path query which consists of a regular expression. The mechanism is especially devised to reduce path queries containing branch nodes. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the time requited for processing the path queries to 1/3 of the original execution time.
Nowadays, XML has been favored by many companies internally and externally as a means of sharing and distributing data. there are many researches and systems for modeling and storing XML documents by an object-oriented method as for the method of saving and managing web-based multimedia document more easily. The representative tool for the object-oriented modeling of XML documents is UML (Unified Modeling Language). UML at the beginning was used as the integrated methodology for software development, but now it is used more frequently as the modeling language of various objects. Currently, UML supports various diagrams for object-oriented analysis and design like class diagram and is widely used as a tool of creating various database schema and object-oriented codes from them. This paper proposes an Efficinet Query Modelling of XML-GL using the UML class diagram and OCL for searching XML document which its application scope is widely extended due to the increased use of WWW and its flexible and open nature. In order to accomplish this, we propose the modeling rules and algorithm that map XML-GL. which has the modeling function for XML document and DTD and the graphical query function about that. In order to describe precisely about the constraint of model component, it is defined by OCL (Object Constraint Language). By using proposed technique creates a query for the XML document of holding various properties of object-oriented model by modeling the XML-GL query from XML document, XML DTD, and XML query while using the class diagram of UML. By converting, saving and managing XML document visually into the object-oriented graphic data model, user can prepare the base that can express the search and query on XML document intuitively and visually. As compared to existing XML-based query languages, it has various object-oriented characteristics and uses the UML notation that is widely used as object modeling tool. Hence, user can construct graphical and intuitive queries on XML-based web document without learning a new query language. By using the same modeling tool, UML class diagram on XML document content, query syntax and semantics, it allows consistently performing all the processes such as searching and saving XML document from/to object-oriented database.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.2
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pp.51-73
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2015
The Web now provides instant access to an unprecedented amount of information that was unthinkable even 20-30 years ago. However, the full potential of the contents available through the Internet can only be realized when one can speak and understand foreign languages, especially English which accounts for more than half of web contents. In this study, we try to investigate the effect of search task languages and task complexity on searching performance. A total of thirty students enrolled at a top private university in Korea were recruited as study subjects. We set up a quasi-experimental design in which thirty subjects are randomly assigned to a set of eight different search tasks containing an equal number of simple and complex tasks and an equal number of tasks in Korean and in English. The results show that there is a significant difference between simple and complex tasks in terms of SERP time, number of queries used, correctness of results and total search time. However, task language does not seem to have affected search performance for this study group. In addition, students with high English proficiency test scores show comparable search performance in English tasks compared with lower test scores. But we note differences in behavioral patterns (different search engines used and search tactics) among the study participants.
Kim, Young-Rae;Kwon, Kyung-Su;Shin, Yun-Hee;Kim, Eun-Yi
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.562-566
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2009
In this paper, we present a novel system to categorize web image search results using emotional concepts and to browse the results more conveniently and easily. The proposed system can categorize search results into 8 emotional categories based on emotion vector, which obtained by color and pattern features. Here, we use Kobayashi’s emotional categories: {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy and modern}. With search results for a given query, the proposed system can provide categorized images for each emotional category. With 1,000 Yahoo! search images, we compared the proposed method with Yahoo! image search engine in respect of satisfaction, efficiency, convenience and relevance with a user study. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method.
The k-nearest neighbor search query based on similarity is very important for content-based multimedia information retrieval(MIR). The conventional exact k-nearest neighbor search algorithm is not efficient for the MIR application because multimedia data should be represented as high dimensional feature vectors. Thus, an approximate k-nearest neighbor search algorithm is required for the MIR applications because the performance increase may outweigh the drawback of receiving approximate results. For this, we propose a new approximate k-nearest neighbor search algorithm for high dimensional data. In addition, the comparison of the conventional algorithm with our approximate k-nearest neighbor search algorithm is performed in terms of retrieval performance. Results show that our algorithm is more efficient than the conventional ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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