정보 통신 기술의 발달로 엄청난 양의 정보가 World Wide Web을 통해 저장되고 공유된다. 특히, 사용자가 WWW을 이용하여 필요한 정보를 얻고자할 때, 가장 많이 사용되는 것이 Web search engine이다. 그러나 Web search engine의 algorithm 자체의 부정확성과 악의적으로 작성된 Web page로 인해 search engine 결과가 사용자의 요구와 일치하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 여러 Web search algorithm 중에서 Web structure management 기법을 중심으로 문제점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 수정된 algorithm을 제시한다. 마지막으로 제시된 algorithm이 spamming page를 filtering하는 과정을 예시하여 논증한다.
웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.
Geospatial information, which is one of social overhead capital, is predicted as a core growing industry for the future. The production of geospatial information requires a huge budget, so it is very important objective of the policy for geospatial information to prevent the duplication of geospatial projects. In this paper, we proposed a semantic search system which extracts possible duplication of geospatial projects by using ontology for geospatial project administration. In order to achieve our goal, we suggested how to construct and utilize geospatial project ontology, and designed the architecture and process of the semantic search. Moreover, we showed how the suggested semantic search works with a duplicated projects search scenario. The suggested system enables a nonprofessional can easily search for duplicated projects, therefore we expect that our research contributes to effective and efficient duplication review process for geospatial projects.
When we search information on the Web using search engines, they only analyze the text information collected from the source files of Web pages. However, there is a limit to analyze the layout of a Web page only from its source file, although Web page design is the most important factor for a user to estimate a page. In particular it often happens on the Web that the pages of similar design ofter similar information. We propose a method to analyze layout for comparing the design of pages by treating the displayed page as image.
본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 MIPS 아키택처 기반 펌웨어의 정적분석 환경을 구축하기 위한 방법으로, $gp 레지스터와 페이지 입상도를 활용한 베이스 주소 후보군 선정 방식을 제안한다. 해당 연구는 기존 연구의 귀납적 추론을 통한 베이스 주소 후보군 선정 방식의 단점인 베이스 주소 탐색 시간 단축을 위한 방법으로 기존 베이스 주소 후보군 선정방식 내 $gp 레지스터를 탐색의 기준점을 바탕으로 페이지 단위의 탐색을 수행하는 방법을 제시한다. 이후, 제시된 방법을 바탕으로 베이스 주소탐색 도구를 구현 및 정적분석 환경구축을 통해 대상 도구의 타당성을 증명하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존 귀납적 추론을 통한 후보군 선정 방안보다 속도 면에서 더 우수함을 나타낸다.
Most internet users utilize internet portal search engines, such as Naver, Daum and Google nowadays. But since the results of internet portal search engines are based on universal criteria (e.g. search frequency by region or country), they do not consider personal interests. Namely, current search engines do not provide exact search results for homonym or polysemy because they try to serve universal users. In order to solve this problem, this research determines keyword importance and weight value for each individual search characteristics by collecting and analyzing customized keyword at external database. The customized keyword weight values are integrated with search engine results (e.g. PageRank), and the search ranks are rearranged. Using 50 web pages of Goolge search results for experiment and 6 web pages for customized keyword collection, the new customized search results are proved to be 90% match. Our personalization approach is not the way that users enter preference directly, but the way that system automatically collects and analyzes personal information and then reflects them for customized search results.
Gupta, Pooja;Singh, Sandeep K.;Yadav, Divakar;Sharma, A.K.
Journal of Information Processing Systems
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제9권2호
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pp.217-236
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2013
Ranking thousands of web documents so that they are matched in response to a user query is really a challenging task. For this purpose, search engines use different ranking mechanisms on apparently related resultant web documents to decide the order in which documents should be displayed. Existing ranking mechanisms decide on the order of a web page based on the amount and popularity of the links pointed to and emerging from it. Sometime search engines result in placing less relevant documents in the top positions in response to a user query. There is a strong need to improve the ranking strategy. In this paper, a novel ranking mechanism is being proposed to rank the web documents that consider both the HTML structure of a page and the contextual senses of keywords that are present within it and its back-links. The approach has been tested on data sets of URLs and on their back-links in relation to different topics. The experimental result shows that the overall search results, in response to user queries, are improved. The ordering of the links that have been obtained is compared with the ordering that has been done by using the page rank score. The results obtained thereafter shows that the proposed mechanism contextually puts more related web pages in the top order, as compared to the page rank score.
PageRank 알고리즘은 구글(Google)등의 검색 엔진에서 웹 페이지의 순위(rank)를 정하는 중요한 요소이다. PageRank 알고리즘의 순위 품질(ranking quality)을 향상시키기 위해 많은 변형 알고리즘들이 제안되었지만 어떤 변형 알고리즘(혹은 변형 알고리즘들간의 조합)이 가장 좋은 순위 품질을 제공하는지가 명확하지 않다. 본 논문에서는 PageRank 알고리즘의 잘 알려진 변형 알고리즘들과 그들 간의 조합들에 대해 순위 품질을 평가한다. 이를 위해, 먼저 변형 알고리즘들을 웹의 링크(link) 구조를 이용하는 링크기반 방법(Link-based approaches)과 웹의 의미 정보를 이용하는 지식기반 방법(Knowledge-based approaches)으로 분류한다. 다음으로, 이 두 가지 방법에 속하는 알고리즘들을 조합한 알고리즘들을 제안하고, 변형 알고리즘들과 그들을 조합한 알고리즘들을 구현한다. 백만 개의 웹 페이지들로 구성된 실제 데이터에 대한 실험을 통해 PageRank의 변형 알고리즘들과 그들 간의 조합들로부터 가장 좋은 순위 품질을 제공하는 알고리즘을 찾는다.
사람들은 월드 와이드 웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 외부에서 참조하는 링크가 많은 문서를 가지고 있는 문서 즉, 대중들이 관심을 가지는 문서를 상위에 보여주는 페이지랭크 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾아서 제공하지 못할 수 있다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어휘의 의미를 정확히 표현하고 있는 워드넷을 이용하여 사용자 질의 이력 정보를 분석하여 현재 질의를 확장한 개인적 가치와 페이지 랭크지수를 이용한 대중적 가치를 모두 고려한 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 상위 30개의 검색결과 중 평균 약 60% 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 구글 검색 결과에 비해 평균 약 14% 향상된 만족도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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