- 계층적 클러스터링 기법을 이용한 확장 불리언 모델의 적합성 피드백 방법
- ㆍ 저자명
- 최종필,김민구
- ㆍ 간행물명
- 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용
- ㆍ 권/호정보
- 2004년|31권 10호|pp.1374-1385 (12 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보과학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.
The relevance feedback process uses information obtained from a user about an initially retrieved set of documents to improve subsequent search formulations and retrieval performance. In the extended Boolean model, the relevance feedback Implies not only that new query terms must be identified, but also that the terms must be connected with the Boolean AND/OR operators properly Salton et al. proposed a relevance feedback method for the extended Boolean model, called the DNF (disjunctive normal form) method. However, this method has a critical problem in generating a reformulated queries. In this study, we investigate the problem of the DNF method and propose a relevance feedback method using hierarchical clustering techniques to solve the problem. We show the results of experiments which are performed on two data sets: the DOE collection in TREC 1 and the Web TREC 10 collection.