Inference Network-Based Retrieval Model for Web Search Environment

웹 검색 환경에 적용할 추론 망 기반 검색모델

대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.