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이준호(Joon Ho Lee),윤봉섭(Bong Seop Youn),김명호(Myoung Ho Kim),이윤준(Yoon Joon Lee) 한국정보과학회 1992 정보과학회논문지 Vol.19 No.5
본 논문에서는 시소러스를 기반으로 하는 불리안 검색 시스템을 위한 새로운 순위 결정 알고리즘 E-Relevance를 제안한다. E-Relevance는 확장된 불리안 모델과 Relevance 알고리즘의 장점을 모두 지니고 있으며, 기존의 순위 결정 알고리즘들 Relevance, R-Distance, K-Distance에서 발생하는 문제점들을 해결한다. 또한 시소러스의 연관성 정보를 효율적으로 이용함으로써 문서들의 순위를 보다 정확하게 결정한다. E-Relevance가 기존에 제안된 순위 결정 알고리즘들보다 사람과 유사하게 문서들의 순위를 결정함을 성능 비교를 통하여 입증하였다. In this paper we investigate algorithms to rank documents in thesaurus-based boolean retrieval systems, and propose a new ranking algorithm called the E-Relevance algorithm. The E-Relevance algorithm integrates the extended boolean model and the Relevance algorithm. Since E-Relevance has all the desirable properties of the extended boolean model, it avoids the various problems of the previous ranking algorithms, namely the Relevance, R-Distance and K-Distance algorithms. In addition, documents are ranked effectively by using term dependencies from the thesurus. We have shown through performance comparison that the E-Relevance algorithm achieves higher retrieval effectiveness than the others proposed earlier.
디소오러스를 기반으로 하는 불리안 검색 시스템에서 문서의 순위 결정
이준호(Joon ho Lee),윤봉섭(Bong Seop Youn),김명호(Myoung Ho Kim),이윤준(Yoon Joon Lee) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
본 논문에서는 확장된 불리안 모델과 디소오러스 기초 적합성 알고리즘을 결합함으로써 디소오러스를 기반으로 하는 불리안 검색 시스템을 위한 새로운 순위 결정 알고리즘 E-Relevance를 제안한다. E-Relevance는 확장된 불리안 모델의 모든 특성을 지니고 있기 때문에, 기존의 순위 결정 알고리즘들 Relevance, Distance의 문제점들이 발생하지 않으며, 또한 디소오러스의 연관성 정보를 효율적으로 이용함으로써 문서들의 순위를 보다 정확하게 결정한다. E-Relevance가 Relevance, Distance보다 사람과 유사하게 문서들의 순위를 결정함을 성능 비교를 통하여 입증한다.
임지희(Im Ji-Hui),이상호(Lee Sang-Ho),최호섭(Choe Ho-Seop),윤봉섭(Youn Bong-Seop),옥철영(Ock Cheol-Young) 한국IT서비스학회 2011 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2011 No.5
개인화 검색은 사용자의 특성과 상황을 인지한 다음, 시스템이 개개인의 요구사항을 자동으로 판단하여, 사용자에게 적절한 컨텐츠를 제공하는 지능형 검색방법이다. 이러한 개인화 검색의 성공여부는 클릭, 쿼리, 구매 등의 사용자의 이력을 세밀하게 분석하여 서비스를 구성하는 것과 정확한 데이터 분석을 통해 자동 구축된 지식베이스의 품질에 좌우된다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 프로파일, 개인별 서비스 사용이력을 통해 개인성향을 분석/추론하여 개인화 검색/추천 서비스를 제공하는 개인화 엔진 설계방법과 수집한 컨텐츠를 체계화하여 지식베이스화하는 방법을 제시한다.