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저자정보
정석팔 (금오공과대학교) 임성현 (금오공과대학교) 전진형 (금오공과대학교) 김병만 (금오공과대학교) 이현아 (금오공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제39권 제5호
발행연도
2012.10
수록면
321 - 331 (11page)

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문서 검색에서 ‘이클립스’와 같이 하나 이상의 의미를 가지고 있는 질의어가 입력된 경우에 ‘자바 이클립스’, ‘영화 이클립스’, ‘미쯔비시 이클립스’가 분류되어 사용자에게 제시되면 검색 결과의 효용이 높아질 수 있다. 본 논문에서는 질의어에 대한 검색 결과를 제목과 요약문의 단어 정보를 이용하여 군집화하여 사용자가 찾고자 하는 검색 결과를 용이하게 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 문서 군집에서는 제목과 요약문에 나타나는 단어의 TF와 IDF, 단어간 거리 정보를 다양하게 결합하여 단어의 가중치를 계산하며, 분류에서는 단일 군집화와 리더-팔로우 군집화 방법을 적용한다. 분류된 각 군집을 표현하기 위한 군집에서 가장 높은 가중치를 가지는 2개의 어휘를 사용자에게 제시하여 효용성을 높인다. 구축된 시스템의 평가를 위해 모호성이 높은 6개 단어에 대한 검색 결과를 네이버에서 수집하여 평가 집합을 수동으로 구성하고 검색 결과 분류에 대한 특성을 분석해 보았다. 다양한 가중치와 군집 알고리즘을 적용해 본 실험에서는 단어간 거리합에 기반한 가중치가 가장 높은 결과를 보였으며 작은 크기의 군집을 허용한 경우 최고 81.9%의 정확률을 보였다.
#문서 군집 #웹 검색 결과 #요약문 #단어 거리 #리더-팔로우 군집화 알고리즘 #Document Clustering #Web Search Result #Snippets #word distance #leader-follow clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 웹 검색 결과 분류 시스템
3. 평가 집합 구축 및 시스템 소개
4. 실험 및 평가
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Hua-Jun Zeing / 2004 / Learning to Cluster Web Search Results / SIGIR'04 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Yun Zhang / 2008 / A New Search Results Clustering Algorithm based on Formal Concept Analysis / Fuzzy Systems and Knowledge Discovery 2 : 356 ~ 360 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Claudio Carpineto / 2009 / A Survey of Web Clustering Engine / ACM Computing Surveys 41 (3) : 17 ~ google schola 4. [학술대회논문] - Roberto Navigli / 2010 / Inducing Word Senses to Improve Web Search Result Clustering / Proceedings of the 2010 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing google schola 5. [인터넷자원] - / / Carrot2 Clustering Engine google schola

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