World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.
이 연구에서는 최근 검색성능을 향상시키기 위한 전략으로 사용되는 데이터 결합기법을 웹 문서 검색에 적용하고, 실험을 통해 문서표현 방법의 결합이 검색성능에 미치는 영향을 분석하였다. 문서 표현 방법으로는 내용기반 표현, 링크기반 표현,URL 등을 선정하고, 단일 표현 방법에 의한 검색결과와 표현방법의 결합을 통한 검색결과를 비교하였다. 분석결과 다른 문서표현 방법의 결합이 웹 문서의 검색성능을 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.
HTML은 웹 페이지의 시각적 표현을 목적으로 하고 있기 때문에, HTML로 작성된 웹 문서에 대한 색인과 질의는 쉬운 문제가 아니다. 그러나 웹 페이지를 표현하는 태그들이 가진 내재적 의미들은 검색 엔진의 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 HTML 태그의 내재적 의미를 이용하기 위해 마크업 패턴을 정의하고, 이를 웰 검색에 응용함으로서 검색 성능을 향상하고자 한다. 마크업 패턴은 웹 레이지 작성자의 표현 의도를 담고 있으며, 명시적으로 하나 이상의 HTML 태그의 연속으로 표현된다. 웹 페이지에서 마크업 패턴을 찾아내고, 이를 웹 검색에 응용하기 위해 본 논문에서는 웹 문서를 재색인하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 적용한 웹 검색의 성능 향상을 증명하기 위해, BBC와 CNN 웹 사이트의 문서들을 대상으로 실험을 진행하였다. 대상 문서들은 제안한 방법을 통해 가중치를 갖게 되며, 특정 질의에 대한 정확도를 기존 검색 엔진과 비교하여, 본 논문에서 제안하는 마크업 패턴을 이용한 웹 검색의 성능 향상을 증명할 것이다.
정보검색 분야의 발전은 많은 양의 정보를 빠르게 찾아주는 것에서 사람이 원하는 정보를 정확하게 찾아주는 연구 분야로 넓혀가고 있다. 핵심 기술로는 개인화 및 시맨틱 웹 기술을 활용하고 있다. 웹 문서에 대한 자동색인 기술과 처리능력은 연구단계를 넘어 실용 서비스로 나타나고 있다. 하지만 웹 문서 이외의 첨부된 문서 형태에 대한 문서정보검색에 관한 연구는 미진한 상황이다. 본 논문에서는 텍스트, 워드, 한글과 같은 형식으로 작성된 비정형 문서의 본문 내용을 분석하여 OWL 온톨로지로 구축하는 방법에 대해 설명한다. 문서 온톨로지의 TBox를 구축하고, 문서로부터 얻을 수 있는 자원을 선정하여, 구축된 문서 온톨로지의 인스턴스로 활용할 수 있도록 시스템으로 구현한다. 이와 같은 비정형 문서의 온톨로지 자동 구축으로 해당 문서의 시맨틱 기술을 이용한 정보검색 및 문서관리 시스템에서 효과적으로 활용 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
웹은 하이퍼링크 및 야후와 같이 수동으로 분류된 웹 디렉토리 처럼 문서의 콘텐츠를 넘어선 다양한 정보의 소스가 풍부하다. 이 연구는 웹문서 내용을 활용한 텍스트기반의 검색 방식, 하이퍼 링크를 활용한 링크 기반의 검색 방식, 그리고 야후의 카테고리를 활용한 분류 기반의 검색 방식을 융합하므로서 여러 정보소스를 결합하면 검색 성능을 향상시킬 수 있다는 기존 융합검색연구들을 확장시켰다. 텍스트, 링크, 분류 기반 검색 결과를 여러가지 선형조합식으로 생성한 융합결과를 기존의 검색 평가 지표를 사용하여 각각의 검색 결과와 비교 한 후, 검색결과 오버랩의 중요성 또한 조사 하였다. 본 연구는 텍스트, 링크, 분류 기반 검색의 솔루션 스패이스들의 다양성이 융합검색의 적합성을 제시한다는 결론과 더불어 시스템 파라미터의 영향, 그리고 오버랩, 문서순위, 관련성들의 상호 관계 같은 융합 환경의 중요한 특성들을 분석하였다.
Document retrieval (DR) has been a serious issue for long in the field of Office Information Management. Nowadays, our daily work is becoming heavily dependent on the usage of information collected from the internet, and the DR methods on the Web has become an important issue which is studied more than any other topic by many researchers. The main purpose of this study is to develop a model to manage business documents by integrating three major methodologies used in the field of electronic library and information retrieval: Metadata, Thesaurus, and Index/Reversed Index. In addition, we have added a new concept of eDocument, which consists of metadata about unit documents and/or unit document themselves. eDocument is introduced as a way to utilize existing document sources. The core concepts and structures of the model were introduced, and the architecture of the eDocument management system has been proposed. Test (simulation) result of the model and the direction for the future studies were also mentioned.
기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.
This paper aims to offer a solution based on semantic document classification to improve e-Government utilization and efficiency for people using their own information retrieval system and linguistic expression Generally, semantic document classification method is an approach that classifies documents based on the diverse relationships between keywords in a document without fully describing hierarchial concepts between keywords. Our approach considers the deep meanings within the context of the document and radically enhances the information retrieval performance. Concept Weight Document Classification(CoWDC) method, which goes beyond using exist ing keyword and simple thesaurus/ontology methods by fully considering the concept hierarchy of various concepts is proposed, experimented, and evaluated. With the recognition that in order to verify the superiority of the semantic retrieval technology through test results of the CoWDC and efficiently integrate it into the e-Government, creation of a thesaurus, management of the operating system, expansion of the knowledge base and improvements in search service and accuracy at the national level were needed.
인터넷에 공개된 수 많은 웹 문서들에는 유익한 정보를 제공하는 웹 문서들뿐만 아니라, 음란 정보와 관련된 불건전한 유해 웹 문서들이 다수 포함되어 있으며, 본 연구에서는 이러한 유해 웹 문서들을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 유해 웹 문서들의 분석을 통하여 유해 웹 문서 선정을 위한 평가 항목들을 도출하고, 각 평가 항목별 유해 점수 부여를 위한 평가 기준을 제시한다. 그리고, 유해 점수들의 총합이 임계값 이상인 웹 문서를 유해 웹 문서로 검출한다. 본 연구의 결과는 유해 웹 문서들로부터 이용자를 보호하고 인터넷 사용의 안전성을 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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