Query reformulation is an interactive process of revising user queries according to the query results. To assist biomedical researchers in this process, we present novel methods for automatically generating query reformulation suggestions. While previous work on query reformulation focused on addition of words to user queries, our method can deal with three types of query reformulation (i.e., addition, removal and replacement). The accuracy of the method for the addition type is ten times better than PubMed's "Also try", while the execution time is short enough for practical use.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2840-2861
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2020
The purpose of this survey-based study is to make an analysis of search engine users' behaviors on the Search Engine Results Pages (SERPs) based on the three demographic characteristics gender, age, and program studying. In this study, a questionnaire was designed with 12 closed-ended questions. Remaining questions other than the demographic characteristic related ones were about "tab", "advertisement", "spelling suggestion", "related query suggestion", "instant search suggestion", "video result", "image result", "pagination" and the amount of clicking results. The questionnaire was used and the data collected were analyzed with the descriptive statistics as well as the inferential statistics. 84.2% of the study population was reached. Some of the major results are as follows: Most of each demographic characteristic category (i.e. female, male, under-20, 20-24, above-24, English computer engineering, Turkish computer engineering, software engineering) have rarely or more click for tab, spelling suggestion, related query suggestion, instant search suggestion, video result, image result, and pagination. More than 50.0% of female category click advertisement rarely; however, for the others, 50.0% or more never click advertisement. For every demographic characteristic category, between 78.0% and 85.4% click 10 or fewer results. This study would be the first attempt with its complete content and design. Search engine providers and researchers would gain knowledge to user behaviors about the usage of the SERPs based on the demographic characteristics.
주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.
질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다.
센서네트워크에 사용되는 최신의 센서노드 기술은 많은 데이터 저장능력과 빠른 처리능력을 제공함으로써 다양한 응용분야에서 좀 더 효율적인 네트워크 환경을 구성할 수 있게 되었다. 그리고 네트워크 구축 환경도 트리 기반에서 클러스터 기반으로 변환 되었다. 그러나 기존 트리 기반의 센서네트워크에서 사용되던 질의처리 방법은 클러스터 기반의 네트워크에서는 효율성이 떨어진다. 따라서 클러스터 기반 네트워크에서 효율적으로 질의를 처리하는 새로운 방법이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 클러스터 기반의 센서네트워크에서 데이터 속성 분류를 통한 필터링을 이용하여 에너지를 효율적으로 사용하는 질의 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 기반의 네트워크 장점을 최대한 활용하여 질의 처리에 드는 에너지를 줄이고 좀 더 지능적으로 질의를 분배하도록 설계 하였다. 그리고 MATLab을 이용하여 제안된 기법이 에너지 효율성 측면에서 우수함을 입증하였다 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다.
현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.
As B2B (Business to business) develops swiftly, at home as well as in other advanced countries, plans for activating Electronic business are made and proceeded in a national viewpoint. However, it is essential task for the construction, advancement and activation of B2B framework to make an efficient search for differently built -up data from B2C and thus to look for optimal business partner suitable for his/her own business. For this, in the last Aug. of 2001, government has also referred to ebXML, the exchange model for electronic business data based on XML, as a suggestion for B2B framework. The purpose of this study is to develop search system for efficient choice of business partner and this will play an important role for data processing and competitiveness strengthening of small and medium enterprises. Meanwhile, this system is built up by using systemic characteristics registered in ebXML Registry/Repository and ‘question-expanding’ searching ways based on the particulars of business profiles for both objectiveness and maximum efficiency of search result.
정보검색시스템은 색인어와 질의어가 정확히 일치하지 않더라도 사용자 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있어야 한다. 그러나, 색인어와 질의어간의 용어 불일치는 검색성능의 개선에 심각한 장애요소로 작용해 왔다. 따라서, 본 논문에서는 문서 코퍼스의 단어들간에 자동 용어 정규화를 수행하고, 용어 정규화의 산물을 한국어 정보검색 시스템에 적용하는 방안을 제시한다. 용어 불일치를 완화하기 위해 두가지 용어 정규화, 동치부류와 공기단어 클러스터를 수행한다. 첫째, 음역어, 절차오류, 그리고 동의어를 위해 문맥 유사도를 이용하여 동치부류로 구축하는 작업이다. 둘째, 상호정보와 단어 문맥의 조합을 이용하여 단어 유사도를 계산하고 문맥 기반 용어를 정규화한다. 그런 다음, K-means 알고리즘을 이용하여 자율 클러스터링을 수행하고 공기단어 클러스터를 구축한다. 본 논문에서는 이러한 용어 정규화의 산물들을 용어 불일치를 완화하기 위해 질의어 확장과정에서 사용한다. 다시 말해서 동치부류와 공기단어 클러스터는 새로운 용어로 질의를 확장하는 자원으로서 사용된다. 이러한 질의확장으로 사용자는 질의어에 음역어를 추가하여 질의어를 포괄적으로 만들거나 특정어를 추가하여 질의어를 세밀하게 만들 수 있다. 질의어 확장을 위해 두 가지 상호보완적인 방법인 용어 제시와 용어 적합성 피드백을 이용한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 의미적 용어 불일치를 완화할 수 있고, 적절한 유사도 값을 제공할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안한 시스템이 정보 검색 시스템의 검색 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 이동 통신망 환경에서 사용자들의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있도록 End-to-End QoS를 제공하기 위한 이동 멀티캐스트 기법을 제안하였다. 투명한 이동성 보장을 위해 빠른 핸드오프 기법을 적용하였다. L2 Mobile Trigger를 이용하여 핸드오프 시 발생하는 지연으로 인한 다량의 패킷 손실을 줄일 수 있도록 하였다. Xcast++에 계층적 개념을 도입하여 확장한 HXcast++를 제안하여 멀티캐스트 전송 경로의 최적화를 제공하고, 빈번한 핸드오프로 인한 멀티캐스트 서비스 유지비용을 줄일 수 있도록 하였다. 핸드오프 시 IGMP Membership Query를 기다림 없이 즉각 그룹에 가입할 수 있는 GMA(Group Management Agent) 기반 그룹 관리 메커니즘을 제안하여 그룹 가입 지연을 줄이고, 탈퇴 지연으로 인한 자원의 낭비를 제거하였다. 그리고 멀티캐스트 트리가 생성되는 동안 발생할 수 있는 패킷 손실은 buffering&forwarding 기법을 이용하여 줄였다. End-to-End QoS 제공을 위해 지역 네트워크에서는 IntServ/RSVP를 사용하고 광역 네트워크에서는 DiffServ를 사용하도록 구성하였다. 그리고 핸드오프로 인한 RSVP의 세션 재 설립 지연을 줄이기 위해 HXcast++ 제어 메시지를 확장하여 PATH 메시지를 요구하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 HXcast++는 이동 통신망 환경에서 End-to-End QoS를 제공하는 멀티캐스트 기법으로서 사용자들의 다양한 요구사항을 충족시킬 수 있는 한 가지 방안이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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