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• W2068161702 abstract "정보에 대한 공간 복잡도가 높은 현재의 인터넷 환경에서는 사용자가 원하는 정보를 정확히 제공하는 것이 검색엔진의 목표이다. 그러나 대다수 검색엔진이 활용하는 내용 기반 기법은 현재의 인터넷 환경에서는 효과적인 도구로 사용될 수 없다. 내용 기반 기법은 어휘의 형태적 특성을 이용하여 웹페이지 가중치를 결정하기 때문에 웹페이지에 대한 변별력이 우수하지 못하다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하여 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위해, 본 논문에서는 범주 기반 평가 기법을 제안한다. 범주 기반 평가 기법은 질의어를 의미관계로 확장하여 웹페이지와 유사성을 측정한다. 웹페이지 가중치 적용에 있어서, 범주 기반 평가 기법은 웹페이지 검색에 대한 사용자 반응과 질의어 범주를 가중치에 활용함으로써 웹페이지에 대한 변별력을 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 기법은 사용자가 원하는 정보를 검색엔진을 통해 효과적으로 제공할 수 있는 장점이 있으며, 다양한 실험을 통해 범주 기반 평가 기법의 활용성을 확인하였다. In the current Internet environment where there is high space complexity of information, search engines aim to provide accurate information that users want. But content-based method adopted by most of search engines cannot be used as an effective tool in the current Internet environment. As content-based method gives different weights to each web page using morphological characteristics of vocabulary, the method has its drawbacks of not being effective in distinguishing each web page. To resolve this problem and provide useful information to the users, this paper proposes an evaluation method based on categories. Category-based evaluation method is to extend query to semantic relations and measure the similarity to web pages. In applying weighting to web pages, category-based evaluation method utilizes user response to web page retrieval and categories of query and thus better distinguish web pages. The method proposed in this paper has the advantage of being able to effectively provide the information users want through search engines and the utility of category-based evaluation technique has been confirmed through various experiments." @default.
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