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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 가을 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
1992.10
수록면
39 - 42 (4page)

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문서의 순위 결정 알고리즘인 Relevance, R-Distance, K-Distance는 불리안 질의와 문서 사이의 개념적 근접성 또는 개념적 거리를 측정함으로써 문서의 순위를 결정한다. 이들 기존의 방법들은 비교적 높은 검색 효율을 제공할 지라도, 질의와 문서의 정확한 표현을 위해 사용되는 가중치들을 효율적으로 처리하지 않는다. 또한 기존의 방법들은 불리안 연산자들의 부적절한 연산으로 인한 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 확장된 불리안 모델을 이용하는 새로운 순위 결정 알고리즘 KB-EBM을 제안한다. KB-EBM은 다양한 가중치를 효율적으로 처리하고, 기존의 방법들이 가지고 있는 문제점들을 발생시키지 않는다. 또한 시소러스의 연관성 정보를 효율적으로 이용함으로써 문서들의 순위를 보다 정확하게 결정한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 순위 결정 알고리즘 KB - EBM

Ⅲ. 성능 비교

Ⅳ. 결론

참고 문헌

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