전자 상거래의 발달과 함께 B2B Market Place의 등장과 통합으로 전자 상거래의 중심 단위인 전자 카탈로그의 양도 급증하고 있다. 이러한 전자 카탈로그의 정보의 질적, 양적 증가는 상품 정보 검색의 난이도를 높이고 있다. 특히, 대량 거래를 하는 상품 전문가의 의사 결정을 위해 단일 분류 체계가 아닌 다양한 분류체계 내에서의 상품 정보 검색을 지원하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 하지만 기존의 검색 시스템은 일반 문서 검색 시스템이 대다수이며, 이러한 전자 카탈로그의 특성을 반영하지 못하고 있어 이를 지원하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 전자 카탈로그가 지니고 있는 속성적, 어휘적인 특성을 반영하고 의미적 연결관계에 기반한 검색을 통하여 해당 요구 사항을 충족시킬 수 있는 시스템의 토대를 마련하고자 하였다. 이를 위해, 전자 카탈로그의 특징을 반영한 전자 카탈로그 기본 모델을 제시하고, 검색을 결과 제시를 위한 유사도 평가 요소를 도출하였으며, 정확성 향상을 위해 이를 어휘적 특성을 고려한 데이타 확장 모델 및 어휘 기반 유사도 평가 요소로 확장하였다. 그리고 제시한 모델을 통해 의미적 연결 관계에 기반한 전자 카탈로그 유사도 평가 함수를 제시하고 이를 전자 카탈로그 정보 검색시스템으로 구현하고 검증하였다.
The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.
