In this paper, we propose an intelligent e-commerce meta-search engine which integrates distributed e-commerce sites and provides a unified search to the sites. The meta-search engine performs the following functions: (1) the user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantically refined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user’s search intention by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
In this paper, we propose a meta-search engine which provides distributed product information through a unified access to multiple e-commerce. The meta-search engine proposed in this paper performs the following functions: (I) The user is able to create a category-based user query, (2) by using the WordNet, the query is semantical refined fined for increasing search accuracy, and (3) the meta-search engine recommends an e-commerce site which has the closest product information to the user's search intention, by matching the user query with the product catalogs in the e-commerce sites linked to the meta-search engine. An experiment shows that the performance of our model is better than that of general keyword-based search.
본 연구 목적은 웹 정보원의 효과적인 정보 검색을 위하여 국내외 메타검색엔진 17개의 성격과 특징을 본 연구에서 제시한 메타검색엔진의 평가 요소와 함께 일반검색엔진의 평가 요소들을 중심으로 조사ㆍ분석하였다. 메타검색엔진은 여러 검색엔진들을 한번에 쉽게 검색할 수 있기 때문에 종종 웹 검색을 위한 첫 의뢰 검색엔진으로 사용되고 있다. 분석 결과에 의하면, 선정된 메타검색엔진들은 공통된 점을 갖고 있기도 하나 제각기 특성을 갖고 있다. 성능이 뛰어난 메타검색엔진이라면, 특별한 검색 질의를 위하여 초기 화면에 체크 상자 기능을 제공하여 검색엔진을 선택할 수 있도록 하며 개인의 희망에 맞추어 쉽게 제시되는 리스트를 제공하여야 한다. 메타검색엔진도 현재 주제별 검색엔진과 키워드형 검색엔진들이 이용자의 편의를 위해서 지향하고 있는 개인화, 주문화, 웹 문서 외의 다른 정보원을 검색 대상으로 포함하고 있는 추세를 잘 반영하고 있다. 본 연구 결과는 메타검색엔진의 선정과 효과적인 정보 검색에 반영될 수 있으며 국내 메타검색엔진 개발과 설계에 관심 있는 연구자들에게 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템과 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템을 구축하고 두 실험시스템의 사용성을 비교 평가하여 온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템의 유용성을 밝히고자 하였다. 사용성은 전체적으로 온라인목록의 Open API 기반 일반 검색시스템 보다온라인목록의 Open API 기반 메타 검색시스템이 더 높게 나타났고, 통계적으로유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 국내 도서관들이 인터넷서점, 검색엔진, 웹포털 등에서 공개한 도서검색용 Open API를 통해 제공되는 풍부한 콘텐트를 온라인목록에서 공유하고 활용하면 서지데이터의 확충, 주제접근과 주제검색 능력의 확대, 메타 검색서비스의 확장, 소장도서의 이용가능성 증대, 목록비용의 절감 등에 도움이 될 것으로 기대된다.
This study was intended to compare the effectiveness of the Savvy search and Metacrawler in terms of the total number of relevant documents retrieved, precision, recall, and the number of deadlines. In addition, this study measured whether the Meta-search engine and general web search engines retrieved different web documents. As a result, Savvy search produced a higher precision and recall as compared with motacrawler search engine while the metacrawler had lower deadlines ration than savvy search, Also, Meta search engine was more effective than the general web search engine, The results show that the hybrid methodology of integrating a variety of web search engines can help solve retrieval effectiveness problems on the Internet.
In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
본 연구는 표준 웹 탐색엔진에 색인되지 않는 Invisible Web에 대한 특성과 Invisible Web 탐색도구들을 파악하고, 이들 도구에서 Invisible Web 탐색의 성능을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 표준 웹 탐색엔진이 Google과 Invisible Web 탐색엔진인 Incy Wincy, Invisible Web 메타탐색엔진인 Profusion과 Search. com 에서 11개의 탐색질문이 탐색되었다. Profusion과 Search. com, Incy Wincy에서의 Invisible Web(메타) 탐색 기능은 이 세 엔진에서 제공하는 웹 메타탐색기능과도 비교되었다. 탐색결과 Google이 Invisible Web 탐색에서 Invisible Web 탐색엔진보다 .15 -.35 높은 적합성순위정확률을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. (${\alpha}$=.055). Invisible Web 탐색엔진에서 웹 메타탐색은 Invisible Web(메타)탐색보다 통계적으로 유의한 수준에서 더 우수한 것으로 나타났다. 성능평가에 사용된 적합성순위정확률은 검색된 문헌의 질 (적합성)과 적합문헌의 순위를 반영하는 정확률 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 웹에서 사용자가 방문하고자 하는 곳을 찾아가는 엔트리 페이지 검색을 위한 메타검색 방식을 제안한다. 기존의 연구에서 메타 검색이 여러 검색 엔진에서 많이 나타나는 중복된 문서를 강조하는 방식인 반면에 비해, 본 연구에서는 문서의 중복 개념을 확장하여 특정 도메인 및 디렉토리에서 나온 문서들도 중복되었다고 가정하여 메타검색에 이용하는 방식을 보인다. TREC에 제출된 시스템들의 결과물과 상용 검색 엔진의 결과물을 이용하여, 확장된 중복을 이용한 메타 검색의 유용성을 실험한다. 수행된 실험을 통해서 문서의 단순 중복을 이용하는 기존의 방식이 내용 기반 검색에 유용한 반면, 엔트리 페이지 검색에 있어서는 본 연구에서 제안하는 확장된 중복 방식이 기존 방식의 성능보다 $10\%$ 이상의 성능 향상을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
This paper presents a heuristic algorithm for the traveling salesman problem with time windows (TSPTW). Aniterative insertion algorithm as a constructive search heuristic and a hybrid meta heuristic combining simulatedannealing and tabu search with the randomized selection of 2-interchange and a simple move operator as animproving search heuristic are proposed, Computational tests performed on 400 benchmark problem instancesshow that the proposed algorithm generates optimal or near-optimal solutions in most cases. New best knownheuristic values for many benchmark problem sets were obtained using the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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