효율적인 문서 검색을 위한 연관 키워드 추출 및 확산 클러스터링 방법 (An Associated Keywords Extraction and a Spread Clustering Methods for an Efficient Document Searching)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 9권 / 6호 / 155 ~ 166페이지
· 저자명 : 주길홍, 이주일, 이원석

초록

웹의 방대한 자료에 대한 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 효율적인 문서 검색을 위하여 사용자가 검색엔진에서 특정주제어로 자신에게 유용한 문서를 찾는 질의과정과 응답 문서를 접근할 때 발생되는 문서검색로그 데이터를 분석하여 특정주제어로 일정시간이상 접근한 문서목록을 추출한다. 이를 위해 문서들의 키워드를 추출하여 특정주제어와 상호 긴밀히 연관된 키워드들을 제시하는 기법과 추출된 연관 키워드 항목집합 중에서도 유사성이 높은 항목집합들을 클러스터링 하는 기법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 증명하기 위하여 다양한 관점에서 실험을 수행하고 이를 증명하였다.

영어초록

An efficient searching system is needed to offer the exact result of diverse information to user in an enormous amount of web information. Due to this reason, it is important to extract and analysis of user requirements in the distributed information environment. The conventional searching method used the only keyword for the web searching. However, this paper analyzes query process of users approach and searching log data to the result documents. Thereafter, it extracts document lists based on subject words. Due to this reason, this paper proposes a method which provides keywords closely and mutually related to certain subject words for an efficient searching. In addition, it provides a clustering method that finds most relevant itemsets among extracted itemsets of related keywords. Unlike the conventional searching method which searched for information by a representative word, this proposed method in this paper is much more efficient and exact. The performance of the proposed algorithm is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristic.

참고자료

· 없음