Query Processing Model Using Two-level Fuzzy Knowledge Base

2단계 퍼지 지식베이스를 이용한 질의 처리 모델

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. Accordingly, this study suggests the re-ranking retrieval model which reflects the content based similarity between user's inquiry terms and index words by grasping the document knowledge structure. In order to accomplish this, the former constructs a thesaurus and similarity relation matrix to provide the subject analysis mechanism and the latter propose the algorithm which establishes a search model such as query expansion in order to analyze the user's demands. Therefore, the algorithm that this study suggests as retrieval utilizing the information structure of a retrieval system can be content-based retrieval mechanism to establish a 2-step search model for the preservation of recall and improvement of accuracy which was a weak point of the previous fuzzy retrieval model.

웹 기반의 학술분야 전문 검색 시스템은 사용자의 정보 요구 표현을 극히 제한적으로 허용함으로써 검색된 정보의 내용 분석과 정보 습득의 과정이 일관되지 못해 무분별한 정보 제공이 이루어진다. 따라서 본 논문에서는 문서 지식 구조를 파악하여 사용자 질의 용어와 색인어 사이의 내용 기반 유사도를 반영한 순위 재조정 모델을 제안한다. 이를 위해 전자는 시소러스 및 유사관계 행렬을 구축하여 주제 분석 메커니즘을 제공하고, 후자는 사용자 요구를 분석하기 위해 질의 확장 등의 탐색 모형을 수립하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 검색 시스템의 정보 구조를 활용한 검색으로 재현율을 유지하면서 동시에 기존 퍼지 검색 모델의 단점인 정확률을 향상시키는 2단계 탐색모형을 수립하는 내용 기반검색 기법이라 할 수 있다.