Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권3호
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pp.12-32
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2013
The paper introduces the research area of interactive information retrieval (IIR) from a historical point of view. Further, the focus here is on evaluation, because much research in IR deals with IR evaluation methodology due to the core research interest in IR performance, system interaction and satisfaction with retrieved information. In order to position IIR evaluation, the Cranfield model and the series of tests that led to the Cranfield model are outlined. Three iconic user-oriented studies and projects that all have contributed to how IIR is perceived and understood today are presented: The MEDLARS test, the Book House fiction retrieval system, and the OKAPI project. On this basis the call for alternative IIR evaluation approaches motivated by the three revolutions (the cognitive, the relevance, and the interactive revolutions) put forward by Robertson & Hancock-Beaulieu (1992) is presented. As a response to this call the 'IIR evaluation model' by Borlund (e.g., 2003a) is introduced. The objective of the IIR evaluation model is to facilitate IIR evaluation as close as possible to actual information searching and IR processes, though still in a relatively controlled evaluation environment, in which the test instrument of a simulated work task situation plays a central part.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.479-484
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1998
As technology in a computer hardware and software advances, efficient information retrieval from multimedia database gets highly demanded. Recently, it has been actively exploited to retrieve information based on the stored contents. However, most of the methods emphasize on the points which are far from human intuition or emotion. In order to overcome this shortcoming , this paper attempts to apply interactive genetic algorithm to content-based image retrieval. A preliminary result with subjective test shows the usefulness of this approach.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제4권4호
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pp.4-15
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2016
Information needs of users have been examined both generally and as they pertain to particular types and formats of information. Barriers to information have also been investigated, including those which are situational and also across certain domains and socioeconomic contexts. Unified studies concerning both information needs and barriers are needed. Both are likely always present in any given interactive search situation; further, users' attempts to satisfy their own individualized information needs will likely encounter barriers of some sort. The present study employed a survey method to collect users' perceptions of video information needs and barriers as part of recent video search situations. Findings from this analysis establish a unified framework, based on the themes emerging directly from the responses of users, and present the suitability and benefit for informing future designs and evaluations of user-centered interactive retrieval tools.
Support vector machine (SVM) active learning plays a key role in the interactive content-based image retrieval (CBIR) community. However, the regular SVM active learning is challenged by what we call "the small example problem" and "the asymmetric distribution problem." This paper attempts to integrate the merits of semi-supervised learning, ensemble learning, and active learning into the interactive CBIR. Concretely, unlabeled images are exploited to facilitate boosting by helping augment the diversity among base SVM classifiers, and then the learned ensemble model is used to identify the most informative images for active learning. In particular, a bias-weighting mechanism is developed to guide the ensemble model to pay more attention on positive images than negative images. Experiments on 5000 Corel images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.16 in mean average precision compared to regular SVM active learning, which is more effective than some existing improved variants of SVM active learning.
본 연구의 궁극적인 목적은 엘리먼트 기반의 구조화된 XML 검색 시스템에서 나타나는 이용자의 정보 탐색행태를 조사하여 XML 검색에 대한 이용자 기반의 효과적인 접근점을 도출하기 위한 것이다. 본 연구의 실험절차 및 방법은 INEX 2006의 iTrack(Interactive Track)을 따랐고 실험을 위해 인문계열과 이공계열의 대학생 총 16명이 참가하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위한 기초 데이터는 실험 참가자를 대상으로 한 실험전과 실험후의 서베이와 검색전과 검색후의 서베이를 통해 수집되었고 검색 수행의 전 과정은 시스템 로그로 자동 저장되었다. 수집된 데이터는 Excel과 SPSS 17.0을 사용하여 분석하였고 결론을 도출하였다.
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들에 관한 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
The paper describes the application areas of the hypertext and the relevance of hypertext principles to the information retrieval system. As to the techniques of the hypertext information retrieval the various navigation method including a guided tour, a history list, a browser, a book-mark, etc. are discussed. The query system is considered as the other technique to be integrated into the hypertext system for the enhancement of the interactive function of the information retrieval. Based on the theoretical background, a conceptual model of hypertext information retrieval system was constructed using GUIDE which was developed by P.J. Brown of Kent University. 16 bibliographic records from LISA of 1991(June) were used for the illustration of the basic operation of the system. Though the study could not reach the implementation level due to the absolute constraints of the time and experimental environments, further efforts will continue to develop a prototype system of a hypertext information retrieval. A few conclusions can be derived from the study : (1) The integration of the hypertext into the information retrieval system can be justified by permitting the end-users to have much stronger and more flexible interaction with the system. (2) The more the degree of the sofistication of the existing information retrieval system is the more the possibility of the development of an effective and user-oriented information retrieval system will be greater by integrating guide as a front end system to the underlying software. (3) The deep knowledge about the functions of information retrieval which can be enhanced by the hypertext could be acquired by the information retrieval specialists.
대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
최근 크로스 미디어 이용의 확대로 대중들은 단순히 방송을 시청만 하는 것이 아니라 방송 중에 나오는 인물, 스토리, 제품 등에 대한 다양한 정보를 함께 소비하고 있다. 하지만 시청에 사용되는 디바이스와 검색에 사용되는 디바이스가 달라 불편함이 있고 검색을 통해서 원하는 정보를 제공 받는 시점의 차이로 대중들은 방송을 통해 간접광고를 접한 후 대상제품의 구체적인 정보를 얻는데 어려움이 있다. 또한 광고주는 간접광고를 접한 시청자들의 반응을 통한 간접광고의 효과를 확인하기 어렵다. 이 논문에서는 방송에 간접광고의 정보를 포함시켜 이용자에게 제품 정보의 즉각적 검색을 지원하는 인터렉티브 동영상 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 통해 이용자는 본 방송을 시청하는 도중 관심이 가는 제품이 나왔을 때, 이벤트를 주어 화면 속 제품의 구체적인 정보를 빠르게 제공받을 수 있고 광고주는 인터렉티브한 시청자의 반응을 제공받아 간접광고에 대한 효과를 확인할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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