Improvement of Retrieval Feedback Using Dynamic Interaction Function

동적 상호작용 함수를 애용한 검색 피드백의 개선

The paper describes a method o( user feedback in order to enhance the retrieval system effectiveness. The existing fuzzification function adapting fuzzy technique has difficulty that 4 type graph is made each time user select components. In this paper, to overcome this weak point of feedback, we proposed the interaction function using gaussian function that gives different learning rate according to choice of components with same function. We suggest the most efficient dynamic interaction function based on comparison of retrieval performance according to parameter of function. And then, we will construct the efficient retrieval system.

본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.