This paper empirically examines factors that potentially influence the success of a Web-based semantic search engine. A research model has been proposed that shows the impact of quality-related factors upon the effectiveness of a semantic search engine, based on DeLone and McLean's(2003) information systems success model. An empirical study has been conducted to test hypotheses formulated around the research model, and statistical methods were applied to analyze gathered data and draw conclusions. Implications for academics and practitioners are offered based on the findings of the study. The proposed model includes three quality dimensions of a Web-based semantic search engine-namely, information quality, system quality and service quality. These three dimensions each have measures designed to collectively assess the respective dimension. The model is intended to examine the relationship between measures of these quality dimensions and measures of two dependent constructs, including individuals' net benefit and user satisfaction. Individuals' net benefit was measured by the extent to which the user's information needs were adequately met, whereas user satisfaction was measured by a combination of the perceived satisfaction with search results and the perceived satisfaction with the overall system. A total of 23 hypotheses have been formulated around the model, and a questionnaire survey has been conducted using a functional semantic search website created by KT and Hakia, so as to collect data to validate the model. Copies of a questionnaire form were handed out in person to 160 research associates and employees working in the area of designing and developing semantic search engines. Those who received the form, 148 respondents returned valid responses. The survey form asked respondents to use the given website to answer questions concerning the system. The results of the empirical study have indicated that, of the three quality dimensions, information quality was found to have the strongest association with the effectiveness of a Web-based semantic search engine. This finding is consistent with the observation in the literature that the aspects of the information quality should serve as a basis for evaluating the search outcomes from a semantic search engine. Measures under the information quality dimension that have a positive effect on informational gratification and user satisfaction were found to be recall and currency. Under the system quality dimension, response time and interactivity, were positively related to informational gratification. On the other hand, only one measure under the service quality dimension, reliability was found to have a positive relationship with user satisfaction. The results were based on the seven hypotheses that have been accepted. One may wonder why 15 out of the 23 hypotheses have been rejected and question the theoretical soundness of the model. However, the correlations between independent variables and dependent variables came out to be fairly high. This suggests that the structural equation model yielded results inconsistent with those of coefficient analysis, because the structural equation model intends to examine the relationship among independent variables as well as the relationship between independent variables and dependent variables. The findings offer some useful implications for owners of a semantic search engine, as far as the design and maintenance of the website is concerned. First, the system should be designed to respond to the user's query as fast as possible. Also it should be designed to support the search process by recommending, revising, and choosing a search query, so as to maximize users' interactions with the system. Second, the system should present search results with maximum recall and currency to effectively meet the users' expectations. Third, it should be capable of providing online services in a reliable and trustworthy manner. Finally, effective increase in user satisfaction requires the improvement of quality factors associated with a semantic search engine, which would in turn help increase the informational gratification for users. The proposed model can serve as a useful framework for measuring the success of a Web-based semantic search engine. Applying the search engine success framework to the measurement of search engine effectiveness has the potential to provide an outline of what areas of a semantic search engine needs improvement, in order to better meet information needs of users. Further research will be needed to make this idea a reality.
본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.
인터넷의 등장 이후 폭발적으로 증대되는 웹 정보를 효율적으로 사용하기 위한 방안이 연구 되고 있다. 현재, 웹 서비스에서 사용하고 있는 키워드 기반 검색은 syntactic 정보만을 제공하므로 자신이 원하는 서비스를 받고자하는 사용자의 의도와는 상관없는 정보를 검색하여 제공하는 경우가 많다. 웹 서비스의 이러한 단점을 보완 하고자 시멘틱 웹(semantic web)기술이 제안되고 있는데, 시멘틱 웹을 이용하면 사용자가 원하는 의미와 일치하는 정보를 찾아줄 수 있다. 시멘틱 웹을 기반으로 만들어진 시스템은 BQL (Daml Query Language)을 이용한 시멘틱 검색(Semantic search)기법을 이용하고 있다. 시멘틱 검색은 사용자가 입력한 질의들을 해석하여 사용자의 원하는 정보와 의미가 같은 해답을 얻어내는 것이다. 이에 본 논문에서는 효율적인 정보 검색을 위해 시멘틱 엘 기반의 검색 시스템을 설계하는데 목적을 가지며, 효과적인 검색 시스템을 설계하기위해 사용자 중심의 키워드 형태 질의론 시스템 중심의 DQL로 변환하는 RDQL 변환기와 추론엔진을 불러내어 추론을 실행하는 RDQL 엔진을 제안한다.
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.
현재의 웹은 점점 늘어가는 데이터로 인해 효율적인 검색과 관리가 어려워지고 있다. 이를 타개하기 위한 방법으로 차세대 웹인 시맨틱 웹 기술이 개발되고 있으나, 기존에 사용되고 있는 검색엔진들은 시맨틱 웹 기술을 도입하지 않음에도 압도적인 국내 사용률을 독점하고 있다. 이로 인해 시맨틱 웹에 대한 개발은 더뎌지고 있으며, 검색엔진을 사용하는 사용자들 역시 시맨틱 웹의 사용을 꺼려하고 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 웹과 차세대 웹을 비교분석하며, 시맨틱 웹 기술을 사용하는 검색엔진이 기존 웹 기술을 사용하는 검색엔진에 비해 사용률이 왜 낮고, 무엇 때문에 비효율적인지 연구하였으며, RDF 기반으로 시맨틱 웹을 설계하여 효율성을 높일 해결방법을 제시한다.
웹으로부터 사용자가 원하는 정보에 잘 부응하는 정보를 추출하는 것은 검색엔진이 갖추어야 할 기본적 요소라 할 수 있다. 그러나 질의어와의 패턴 매칭 방식에 의존하는 기존의 대부분의 검색엔진은 질의어가 갖는 애매성으로 인하여 사용자의 요구에 부합하는 검색결과를 제공하기가 쉽지 않다는 단점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 5가지 과정, 즉, (i) 질의어 형성, (ii) 질의어 확장, (iii) 검색, (iv) 순위 재생성 및 (v) 지식베이스로 구성되는 지식기반 의미 메타 검색엔진의 기본 구조를 제안한다 영어로 구현된 웹 문서에 대한 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 지식기반 의미 메타 검색엔진이 기존의 검색엔진(구글)을 사용하여 얻은 결과보다 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
시맨틱 웹(Semantic Web)은 정보자원의 효율적 검색, 통합, 재사용을 가능하게 한다. 현재의 웹 환경에서 사용되고 있는 키워드 검색방법은 단순한 문자열 일치 방법으로 인하여 정확한 검색결과에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 키워드 검색에서의 나타난 문제점들을 해결할 방안으로 의미적인 연관성을 통한 온톨로지(Ontology) 검색방법을 제안하여 더욱 정확한 검색결과를 유도해 본다. 국내 문화재를 중심으로 하여 OWL기반의 온톨로지를 구축하였고 질의, 검색 방법으로는 RDQL 질의어와 Jena API를 사용하였다. 이와 더불어 온톨로지 속성(property)데이터를 데이터베이스에 저장하여 처리하는 방안을 제시한다.
Because the current web search engine estimates the similarity of documents, using the frequency of words, many documents irrespective of the user query are provided. To solve these kinds of problems, the semantic web is appearing as a future web. It is possible to provide the service based on the semantic web through ontology which specifies the knowledge in a special domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. In this paper to search the information of potential customers for home-delivery marketing, we model the specific domain for generating the ontology. And we research how to retrieve the information, using the ontology. Therefore, in this paper, we generate the ontology to define the domain about potential customers and develop the search robot which collects the information of customers.
Typical search engines may not be the most efficient means of returning images in accordance with user requirements. With the help of semantic web technology, it is possible to search through images more precisely in any required domain, because the images are annotated according to a custom-built ontology. With appropriate annotations, a search can then, return images according to the context. This paper reports on the design of a tourism ontology relevant to touristic images. In particular, the image features and the meaning of the images are described using various properties, along with other types of information relevant to tourist attractions using the OWL language. The methodology used is described, commencing with building an image and tourism corpus, creating the ontology, and developing the search engine. The system was tested through a case study involving the western region of Thailand. The user can search specifying the specific class of image or they can use text-based searches. The results are ranked using weighted scores based on kinds of properties. The precision and recall of the prototype system was measured to show its efficiency. User satisfaction was also evaluated, was also performed and was found to be high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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