본 연구에서는 인터넷 정보 검색엔진으로부터 2007년부터 2009년까지 3년 동안 인기 검색어를 주제별로 분석함으로써 이용자의 검색어들이 시간이 흐름에 따라 주제별 변화양상을 살펴보았다. 또한 2009년도 네이버에서 제공하고 있는 상위 500개의 인기 검색어를 이용자의 검색의도에 따라 정보획득형(informational), 탐색형(navigational), 트랜잭션(transactional)형태로 구분하여 특성을 분석하였다. 그 결과 시간의 흐름에 따라 이용자의 관심 주제가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 또한 이용자의 검색의도에 따라 인기 검색어를 분류한 결과 정보획득형 82%, 탐색형 10.8%, 트랜잭션형 7.2%로 나타났다. 이러한 연구는 미래의 검색엔진 또는 포털시스템에서 주제별 콘텐트를 구축하여 제공하는 정책수립에도 도움이 될 것으로 기대한다. 더 나아가서 이용자들의 사회적, 문화적 관심사를 분석함으로써 인기키워드의 주제 분석을 통해 나타난 사회 문화적 특성을 파악하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2468-2487
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2015
In web searching, trustable and precise results are greatly affected by the inherent uncertainty in the input queries. Queries submitted to search engines are by nature ambiguous and constitute a significant proportion of the instances given to web search engines. Ambiguous queries pose real challenges for the web search engines due to versatility of information. Temporal based approaches whereas somehow reduce the uncertainty in queries but still lack to provide results according to users aspirations. Web search science has created an interest for the researchers to incorporate contextual information for resolving the uncertainty in search results. In this paper, we propose an Adaptive Disambiguation Approach (ADA) of hybrid nature that makes use of both the temporal and contextual information to improve user experience. The proposed hybrid approach presents the search results to the users based on their location and temporal information. A Java based prototype of the systems is developed and evaluated using standard dataset to determine its efficacy in terms of precision, accuracy, recall, and F1-measure. Supported by experimental results, ADA demonstrates better results along all the axes as compared to temporal based approaches.
XML이 웹 상에서의 정보 표현, 통합, 교환을 위한 표준이 됨에 따라 다양한 XML 질의 언어들이 제안되었으며, World Wide Web Consortium(W3C)은 XQuery를 XML 질의 언어의 표준으로 권고하였다. XQuery는 SQL과 유사하게 중첩 질의를 허용하므로, 중첩된 XQuery 질의를 동일한 의미를 가지면서 보다 효율적으로 실행될 수 있는 질의로 변환하는 정규화 규칙들이 제안되었다. 하지만 제안된 정규화 규칙들은 제한적인 형태의 중첩 질의에만 적용되는 문제점을 가지고 있다. 특히, FLWR 표현식의 where 절에 있는 중첩을 처리할 수 없다. 본 논문에서는 SQL 질의의 정규화 규칙들을 확장하여 XQuery 질의의 정규화 규칙들을 제안한다. 제안한 정규화 규칙들은 FLWR 표현식의 모든 절에 나타나는 중첩을 처리할 수 있다. 본 논문의 주요 공헌은 다음과 같다. 첫째, 상관과 집계의 유무에 따라 XQuery 질의의 중첩 유형을 분류하고, 각 유형 별로 정규화 규칙들을 제안한다. 둘째, 중첩된 XQuery 질의에 정규화 규칙들을 적용하는 세부 알고리즘들을 제안한다.
The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.
최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.
웹 검색 분야의 대부분의 선행 연구들은 검색 질의를 살펴본 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분석하였다. 그러나 웹 검색 질의의 주제 분야가 방대하고 다양하여서 이용자가 검색 결과에서 실제로 조회한 문서를 모르는 상태에서 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분류하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 1년 동안 네이버 이용자들이 입력한 질의를 기록한 질의로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자가 조회한 문서를 기록한 클릭 로그에 근거하여 국내 웹 검색 질의의 형태 및 주제를 분석하였다. 질의를 형태별로 분류한 결과 사이트 검색 질의가 내용 검색 질의보다 많은 것으로 나타났다. 또한 이용자들이 전반적으로 가장 많이 검색한 주제는 컴퓨터/인터넷. 엔터테인먼트, 쇼핑, 게임. 교육 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인터넷 포탈 업체들의 효과적인 컨텐츠 구축 및 효율적인 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
질의 처리는 사용자가 입력한 질의를 분석하여 시스템이 이해할 수 있는 질의로 변환하는 작업으로, 온톨로지 및 시맨틱 웹 검색을 위한 질의 처리가 최근 주목을 받고 있다. 시맨틱 웹에서 사용하는 형식 질의 언어는 찾는 대상을 정확히 표현할 수 있지만, 키워드 기반과 달리 온톨로지의 구조 파악이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 일반 사용자에게 익숙한 키워드로 작성된 질의문을 시맨틱 웹 환경에서 적합한 형식 질의문으로 변환하기 위한 키워드 기반 질의 변환 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 온톨로지 구조 지식을 활용하여 개별 키워드가 어떤 제약 조건 또는 제약 대상과 결합하는지를 명시함으로써, 질의 키워드로부터 등가의 조건에 해당하는 형식 질의문을 생성할 수 있다.
World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.
최근 들어 온톨로지 문서의 활용이 증가하고 있는 추세 속에서 시맨틱 정보를 효율적으로 검색하기 위해서는 온톨로지 데이터를 효과적으로 저장 및 질의 처리를 할 수 있는 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 W3C에서 제안한 온톨로지 언어인 RDF/RDFS를 기반으로 하는 시맨틱 웹 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 효율적으로 검색하기 위한 저장 스키마를 제안한다. 특별히 제안한 저장스키마는 계층 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 설계하여 질의 처리의 효율성을 증가시킨다. 또한 본 논문에서는 RQL 시맨틱 질의를 SQL로 변환하여 질의를 처리하는 메카니즘을 기술하며 MS-ACCESS를 사용하여 데이터베이스를 구축 및 구현한다. 구현 결과를 통하여 트리플 모델에 기반한 데이터 질의 뿐 만 아니라 스키마나 계층정보에 대한 질의도 간단하게 SQL로 변환됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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