The Journal of Information Technology and Database
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v.3
no.2
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pp.75-96
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1996
This study is intended to compare the effectiveness of the neural network inductive learning model with a vector space model in information retrieval. As a result, searches responding to incomplete queries in the neural network inductive learning model produced a higher precision and recall as compared with searches responding to complete queries in the vector space model. The results show that the hybrid methodology of integrating an inductive learning technique with the neural network model can help solve information retrieval problems that are the results of inconsistent indexing and incomplete queries--problems that have plagued information retrieval effectiveness.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.1
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pp.129-148
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1998
The objective of this study is to develop a useful relevance feedback retrieval technique that can be applied to the current Boolean retrieval system. A feedback retrieval technique based on user model is recommended here to achieve this objective. To prove the usefulness of this feedback retrieval technique, two enhanced Boolean retrieval models including DNF model and P-norm model were evaluated first through retrieval effectiveness experiments. After selecting DNF model as the retrieval model, two feedback retrieval experiments were performed using initial and extended user models. It is proved that the feedback retrieval based on user model can greatly enhance the effectiveness of a Boolean retrieval system with a small modification.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.1
no.3
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pp.12-32
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2013
The paper introduces the research area of interactive information retrieval (IIR) from a historical point of view. Further, the focus here is on evaluation, because much research in IR deals with IR evaluation methodology due to the core research interest in IR performance, system interaction and satisfaction with retrieved information. In order to position IIR evaluation, the Cranfield model and the series of tests that led to the Cranfield model are outlined. Three iconic user-oriented studies and projects that all have contributed to how IIR is perceived and understood today are presented: The MEDLARS test, the Book House fiction retrieval system, and the OKAPI project. On this basis the call for alternative IIR evaluation approaches motivated by the three revolutions (the cognitive, the relevance, and the interactive revolutions) put forward by Robertson & Hancock-Beaulieu (1992) is presented. As a response to this call the 'IIR evaluation model' by Borlund (e.g., 2003a) is introduced. The objective of the IIR evaluation model is to facilitate IIR evaluation as close as possible to actual information searching and IR processes, though still in a relatively controlled evaluation environment, in which the test instrument of a simulated work task situation plays a central part.
When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.
This paper proposes a new referential model for data retrieval as an alternative to exact matching. While exact matching is an effective data retrieval model, it is based on fairly strict assumptions and limits our capabilities in data retrieval. This study redefines data retrieval to include non-binary data retrieval in addition to binary data retrieval, proposes Double Anchor Preference Model (DAPM), and analyzes its logical charateristics. DAPM supports non-binary data retrieval. Further, it produces the same result as exact matching for the conventional binary data retrieval. These findings show that, at the logical level, the proposed DAPM retains all the desirable features for data retrieval.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.1
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pp.47-69
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2002
The concept based retrieval model has shown a higher performance than those of the simple matching function method or the P-norm retrieval method introduced to compensate the demerits of the Boolean retrieval model. However. it takes too long to create a semantic-net knowledge base, which is essential in concept exploration. In order to solve such demerits. a method was sought out by creating a distributed knowledge base by subjects to reduce construction time without hindering the performance of retrieval.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.16
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pp.177-205
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1989
Retrieval effectiveness is the principal criteria for measuring the performance of an information retrieval system. This paper deals with the characteristics of 'relevance' of information and various measuring techniques of retrieval effectivess. The outlines of this study are as follows: 1) Relevance decision for evaluation should be devided into the user-oriented and the system-oriented decisions. 2) The recall-precision measure seems to be user-oriented, and the recall-fallout measure to be system-oriented. 3) Many of composite measures can not be justified III any rational manner unfortunately. 4) The Swets model has demonstrated that it yields, in general, a straight line instead of a curve of varying curvature and emphasized the fundamentally probabilistic nature of information retrieval. 5) The Cooper model seems to be a good substitute for precision and a useful measure for systems which ranked documents. 6) The Rocchio model were proposed for the evaluation of retreval systems which ranked documents, and were designed to be independent of cut-off. 7) The Cawkell model suggested that the Shannon's equation for entropy can be applied to measuring of retrieval effectiveness.
Park, Jong-Gwan;Son, Chung-Beom;Gang, Hyeong-Il;Yu, Jae-Su;Lee, Byeong-Yeop
The KIPS Transactions:PartD
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v.8D
no.5
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pp.451-460
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2001
In this paper, we propose an indexing model for efficient structure retrieval of XML documents. The proposed indexing model consists of structured information that supports a wide range of queries such as content-based queries and structure-attribute queries at all levels of the document hierarchy and index organizations that are constructed based on the information. To support structured retrieval, a new representation method for structured information is presented. Using this structured information, we design content index, structure index, and attribute index for efficient retrieval. also, we explain processing procedures for mixed queries and evaluate the performance of proposed indexing model. It is shown that the proposed indexing model achieves better retrieval performance than the existing method.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.5
no.1
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pp.85-105
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1981
Information is an essential factor leading the rapid progress which is one of the distinguished characteristics in modem society. As more information is required and as more is supplied by individuals, governmental units, businesses, and educational institutions, the greater will be the requirement for efficient methods of communication. One possibility for improving the information dissemination process is to use computers. The capabilities of such machine are beginning to be used in the process of Information storage, retrieval and dissemination. An important problems, that must be carefully examined is whether one technique for information retrieval is better for worse than another. This paper examines problem of how to evaluate an information retrieval system. One specific approach is a cost accounting model for use in studying how to minimize the cost of operating a mechanized retrieval system. Through the use of cost analysis, the model provides a method for comparative evaluation between systems. The general cost accounting model of the literature retrieval system being designed by this study are given below. 1. The total cost accounting model of the literature retrieval system. The total cost of the literature retrieval system = (the cost per unit of user time X the amount of user time) + ( the cost per unit of system time X the amount of system time) 2. System cost accounting model system cost = (the pre-search system cost per unit of time X time) + (the search system cost per unit of time X time) + (the post search system cost per unit of time X time) 1) Pre-search system cost per unit of time = cost of channel per unit time + cost of central processing unit per unit time + cost of storage per unit time 2) Search system cost per unit of time = comparison cost + document representation cost. 3) Post-search system cost per unit of time. = cost of channel per unit time + cost of central processing unit per unit time + cost of storage per unit time 3. User cost accounting model Total user cost = [pre-search user cost per unit of time X (time + additional time) ] + [search user cost per unit of time X (time + additional time) ] + [post-search user cost per unit of time X (time + additional time) ].
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.36
no.2
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pp.49-68
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2005
The purpose of this study is to examine the research trends and their experiment results on the applications of the language models for information retrieval. We reviewed the previous studies with the following categories: (1) the first generation of language modeling information retrieval (LMIR) experiments which are mainly focused on comparing the language modeling information retrieval with the traditional retrieval models in their retrieval performance, and (2) the second generation of LMIR experiments which are focused on comparing the expanded language modeling information retrieval with the basic language models in their retrieval performance. Through the analysis of the previous experiments results, we found that (1) language models are outperformed the probabilistic model or vector space model approaches, and (2) the expended language models demonstrated better results than the basic language models in their retrieval performance.
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