KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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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.
As data on the Web is more and more in XML due to proliferation of Web applications such as e-Commerce, it is strongly required to rapidly process XML queries. One of such techniques is XML query caching. For frequently submitted queries, their results could be cached in order to guarantee fast response for the same queries. In this paper, we propose techniques for XML query performance improvement whereby the set of node identifiers(NIS) for an XML query is cached. NIS is most commonly employed as a format of XML query result,, consisting of the identifiers of the XML elements that comprise the query result. With NIS, it is suitable to meet the Web applications data retrieval requirements because reconstruction and/or modification of query results and integration of multiple query results can be efficiently done. Incremental refresh of NIS against its source updates can also be efficiently done. When the query result is requested in XML, however, materialization of NIS is needed by retrieving the source XML elements through their identifiers. In this paper, we consider three different types of NISs. proposing the algorithms of their creation, materialization, and incremental refresh. All of them were implemented using an RDBMS. Through a detailed set of performance experiments, we showed the efficiency of the proposed XML query caching techniques.
This paper proposes a keyword-based query translation system for the semantic web. With the relationship between keywords and ontology structure information, the system converts keyword based queries into queries written by formal query language which is appropriate for the semantic web. As a result, casual web users could not only express queries easily but also obtain the better result.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.127-132
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2008
This study proposes a Natural Language Query Framework (NLQF) for the semantic web. It supports an intelligent inference at a semantic level. Most of previous researches focused on the knowledge representation on the semantic web. However, to revitalize the intelligent e-business on the semantic web, there is a need for semantic level inference to the web information. To satisfy the need, we will review the knowledge/resource representation on the semantic web such as RDF, Ontology and Conceptual Graph (CG), and then discuss about the natural language (NL) inference. The result of this research could support a natural interface for the semantic web. Furthermore, we expect that the NLQF can be used in the semantic web-based business communications.
Kim, Hae-Ran;Kang, So-Young;Ceong, Hee-Taek;Han, Soon-Hee
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1626-1633
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2010
In this paper, we implemented medicinal plant information system based on user requirement using Ajax technique which can retrieve data from the server asynchronously in the background without refresh webpage and jQuery which is a lightweight cross-browser javascript library. Also, we presented the source code handling the server response data used in the system and compared the features by the type of response data. This system shows the improvement of user interaction and response rates because of a simple response data from the server, client-side data processing and change of web page by manipulating the DOM tree and provides ease of use and convenient data access.
Traditionally, Geographical Information Systems can only process spatial data in a procedure-oriented way, and the data can't be treated integrally. This method limits the development of spatial data applications. A new and promising method to solve this problem is the spatial structural query language, which extends SQL and provides integrated accessing to spatial data. In this paper, the theory of spatial structural query language is discussed, and a new geographical data model based on the concepts and data model in OGIS is introduced. According to this model, we implemented a spatial structural query language G/SQL. Through the studies of the 9-Intersection Model, G/SQL provides a set of topological relational predicates and spatial functions for GIS application development. We have successfully developed a Web-based GIS system-WebGIS-using G/SQL. Experiences show that the spatial operators G/SQL offered are complete and easy-to-use. The BNF representation of G/SQL syntax is included in this paper.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.266-272
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2002
Recently various of information suppliers provide information via WWW so the necessary of search engine grows larger. However the efficiency of most search engines is low comparatively because of using simple pattern match technique between user's query and web document. And a manifest contents of query for special expert field so much worse A specialized search engine returns the specialized information depend on each user's search goal. It is trend to develop specialized search engines in many countries. For example, in America, there are a site that searches only the recently updated headline news and the federal law and the government and and so on. However, most such engines don't satisfy the user's needs. This paper proposes the specialized search engine for ocean information that uses user's query related with ocean and search engine uses the association rules in web data mining. So specialized search engine for ocean provides more information related to ocean because of raising recall about user's query
In spite of the development of computers, the present state that a lot of electronic documents are overflowing makes it more difficult for us to get appropriate information. Therefore, it's more important to focus on getting meaningful information than processing the data quickly In this context, Semantic Web enables an intelligent processing by adding semantic metadata on yow web documents. Also, as the Semantic Web grows, the knowledge resources as well as web resources are getting more and more importance. In this paper, we propose an OWL storage system aiming at an intelligent Processing by adding semantic metadata on your web documents, plus a system aiming at an OWL-QL Query Processing.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.1
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pp.103-109
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2009
We build the web document recommending agent system which offers a certain amount of web documents to each user by monitoring and learning the user's action of web browsing. We also propose a method of query expansion using the Korean thesaurus. The queries to search for new web documents generate a candidate set using the Korean thesaurus. We extract the words which are mostly correlated with the queries, among the words in the candidate set, by using TF-IDF and mutual information. Then, we expand the query. If we adopt the system of query expansion, we can recommend a lot of web documents which have potential interests to users. We thus conclude that the system of query expansion is more effective than a base system of recommending web-documents to users.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.2
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pp.61-79
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2006
To come up with the recommendations to improve the patent & trademark retrieval efficiency, 100,016 patent & trademark search requests by 17,559 unique users over a period of 193 days were analyzed. By analyzing 2,202 multi-query sessions, where one user issuing two or more queries consecutively, we discovered a number of retrieval efficiency improvements clues. The session analysis result also led to suggestions for new system features to help users reformulating queries. The patent & trademark retrieval users were found to be similar to the typical web users in certain aspects especially in issuing short queries. However, we also found that the patent & trademark retrieval users used Boolean operators more than the typical web search users. By analyzing the multi-query sessions, we found that the users had five intentions in reformulating queries such as paraphrasing, specialization, generalization, alternation, and interruption, which were also used by the web search engine users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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