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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
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주제별 분산 지식베이스에 의한 개념기반 정보검색시스템의 성능향상에 관한 연구
A Study on the Improvement of Performance of Concept-Based Information Retrieval Model Using a Distributed Subject Knowledge Base
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초록
개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.
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- 개념기반 검색모형(concept based retrieval model), 의미망 지식베이스(semantic-net knowledge base), 분산 지식베이스(distributed knowledge base), 개념화장(concept exploration), 정보검색(information retrieval)
Abstract
The concept based retrieval model has shown a higher performance than those of the simple matching function method or the P-norm retrieval method introduced to compensate the demerits of the Boolean retrieval model. However. it takes too long to create a semantic-net knowledge base, which is essential in concept exploration. In order to solve such demerits. a method was sought out by creating a distributed knowledge base by subjects to reduce construction time without hindering the performance of retrieval.
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- 개념기반 검색모형(concept based retrieval model), 의미망 지식베이스(semantic-net knowledge base), 분산 지식베이스(distributed knowledge base), 개념화장(concept exploration), 정보검색(information retrieval)
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