While considerable research suggests that users' uncertainty gradually decreases, as they proceed through the information seeking process, others argue that it can arise at any stage of their information seeking process. Reflecting the latter view, this study examined user perceptions of uncertainty in the final stage of users' information seeking process, the stage of search results evaluation. Considering the significance of Web search engines for academic study, this study investigated the relevance decision stage of scholarly researchers in the field of science, who use Web search engines for their academic study. Based on the analysis of the users' uncertainty, this study provided implications to improve information systems and Web contents design.
본 논문은 웹 검색 개인화를 실현하기 위해 개념네트워크 구조의 사용자 프로파일에 기반한 새로운 형태의 순위 재조정 기법을 제안한다. 기본적으로 개인화 검색은 개인 사용자의 검색 성향을 담고 있는 사용자 프로파일을 기반으로 이루어지며, 이를 활용하여 초기에 주어진 검색 질의어를 확장하거나 검색결과의 순위를 재조정하게 된다. 제안 기법은 순위 재조정 기법을 주축으로 질의어 확장 기법을 융합한 형태를 취한다. 기본 아이디어는 사용자 프로 파일에 의해 추천된 확장 질의어로부터 도출된 문서집합들에 공통적으로 출현하는 문서들의 중첩도를 평가하여, 그 결과값을 순위 재조정에 활용하는 것이다. 성향이 다른 다수의 실험자들이 검색 질의어 유형을 구분하여 실험을 수행함으로써 제안기법이 기존 기법에 비해 우수함을 보인다.
The structure of a Web site can prevent the search robots or crawling agents from confusion in the midst of huge forest of the Web pages. We formalize the view on the World Wide Web and generalize it as a hierarchy of Web objects such as the Web as a set of Web sites, and a Web site as a directed graph with Web nodes and Web edges. Our approach results in the optimal hierarchical structure that can maximize the weight, tf-idf (term frequency and inverse document frequency), that is one of the most widely accepted content centric measures in the information retrieval community, so that the measure can be used to embody the semantics of search query. The experimental results represent that the optimization model is an effective alternative in the dynamically changing Web environment by replacing conventional heuristic approaches.
최근 여러 가지 정보들이 WWW를 경유하여 제공되고 있기 때문에 검색엔진의 필요성은 점점 커지고 있다. 그러나 대부분의 검색엔진은 정보의 추출을 위해 웹 문서와 사용자 질의를 단순 패턴비교 방법을 사용함으로써 검색엔진의 효율은 비교적 낮은 편이다. 일반적으로 사용자의 검색 목적에 따라 다른 검색 엔진이 사용되기 때문에 여러 전문검색엔진을 개발하고 있지만 대부분의 검색엔진들이 사용자의 요구를 제대로 반영하고 있지 못하다. 본 연구에서는 웹 데이터마이닝의 연관규칙을 이용하여 사용자 질의를 처리하는 해양전문검색엔진을 제안한다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되어온 연관규칙탐사 기법은 지지도와 신뢰도에 따라 연관자료의 확신도를 측정할 수 있기 때문에 웹 문서 사이의 관련성을 입증하는데 이 규칙을 적용하여 기존의 검색 방법에서 자료의 재현률과 정확률을 개선하였다.
본 연구는 왜 이용자들이 정보탐색에 많은 노력을 기울이지 않는가를 알아보기 위하여 교육심리학분야에서 개발된 정신적 노력에 관한 개념을 웹 검색엔진과 도서관시스템 정보탐색행위에 적용하여 보았다. 실험실 환경에서 학부학생 총 15명을 대상으로 탐색실험을 실시하여, 탐색전 설문조사, 탐색후 설문조사, 탐색후 인터뷰, 생각 소리내어 말하기(think-aloud), 로그데이터를 통하여 데이터를 수집하였다. 연구결과, 이용자들은 웹 검색엔진을 도서관시스템에 비하여 휠씬 쉽다고 인지하며 스스로 탐색에 대한 높은 자신감을 가지고 있었다. 이러한 이용자성향은 이용자들이 웹 탐색에 도서관 탐색때보다 더 적은 노력을 기기는 것과 깊은 연관성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이용자들의 정신적 노력에 관한 개념은 결과적으로 이용자들의 정보탐색 행위와 경험을 설명하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.
Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.
웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.
A specialized web search engine is an internet tool for detecting information in finite cyber world. It helps to retrieve necessary information in internet sites quickly In this paper, we design and implement a prototype search engine using method of mining for the association rule discovery. It consists of a search engine part and a search robot part. The search engine uses keyword method and is considered as various user oriented interface. The search robot fetches information related to ship parts n world wide web. The experiments show that our search engine(AISE) is superior to other search engines in collecting necessary informations.
검색엔진들은 사용자로부터 질의어를 전송받아 질의어와 관련이 가장 높은 웹 문서들을 보여주게 된다. 하지만 검색엔진이 사용자의 질의어만 가지고 사용자의 의도를 파악하여 정확한 웹 문서를 제공하기는 어렵다. 따라서 검식 엔진 시스템은 다양한 개인화 방법을 사용하여 각 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주기 위해 노력한다. 본 논문에서는 개인화 검색을 위해 '폭소노미'를 기반으로 사용자에게 적합한 질의어를 추천해 주는 방법을 제안한다. 또한 이러한 개인화된 검색 결과를 제공하는 시스템이 가질 수 있는 프라이버시 침해 위험성을 제거하면서도 검색 서비스 제공자 입장에서는 사용자 정보를 활용한 다양한 서비스(개인화 광고등) 제공이 가능하도록 하는 개인화 검색 서비스 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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