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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
곽창욱 (경북대학교) 윤희근 (경북대학교) 박성배 (경북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.41 No.12
발행연도
2014.12
수록면
1,058 - 1,065 (8page)

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질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf 를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.
#질의 확장 #질의 제시 #커뮤니티 인지 #Pseudo Relevance Feedback #query expansion #query suggestion #community detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 커뮤니티 인식 알고리즘을 이용한 질의 확장
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - R. Baeza-Yates / 2004 / Query Recommendation using Query Logs in Search Engines / Proc. of EDBT Workshops : 588 ~ 596 google schola 2. [학술대회논문] - H. Cui / 2002 / Probabilistic Query Expansion Using Query Logs / Proc. of the 11th WWW : 325 ~ 332 google schola 3. [학술대회논문] - D. Bermhard / 2010 / Query Expansion based on Pseudo Relevance Feedback from Definition Clusters / Proc. of the 23rd Coling : 54 ~ 62 google schola 4. [학술대회논문] - H. Hu / 2013 / Diversifying Query Suggestions by using Topics from Wikipedia / Proc. of WI-IAT : 139 ~ 146 google schola 5. [학술대회논문] - Y. Xu / 2009 / Query Dependent Pseudo-Relevance Feedback based on Wikipedia / Proc. of the 32nd SIGIR : 59 ~ 66 google schola

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