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문제 정의
- 본 논문에서는 링크 기반 웹 검색 엔진들로부터 얻어진 문서 집합에 대해 질의와 검색결과간의 유사도를 향상시킨 HITS 알고리즘을 수행하는 검색 에이전트를 설계하였다. 제안된 검색 에이전트에 질의 결과를 실험자에 의한 연관성 피드백을 통해 직접적으로 평가하였고, 결과적으로 평균 중요도 값이 기존 방법보다 비교적 우수한 성능을 보였다.
- 그리고 이를 향상된 HITS 알고리즘에 적용하여, 최종적으로 구성된 웹 문서들에 대해 순위를 부여하는 검색 에이전트를 설계한다. 이렇게 설계된 검색 에이전트의 성능을 실험하기 위해, 기존의 여러 검색 엔진에 HTTS 알고리즘을 수행한 결과와 제안된 검색 에이전트로부터 얻어진 결과를 비교하여, 기존 HITS 알고리즘의 지역적 특성의 개선정도를 보이고자 한다.
가설 설정
- 일반적으로 웹 문서 내에는 다른 웹 문서를 가리키는 링크가 삽입되어 있고, 링크가 가리키고 있는 다른 웹 문서와 자신의 웹 문서 사이의 연관성을 갖게 한다. 웹 문서의 순위 평가 방법 중 하나인 HITS 알고리즘[1]은 특정한 웹 문서가 다수의 웹 문서들로부터의 링크 참조가 이루어지고 있을 때, 그보다 작은 수의 웹문서들에게서 참조되고 있는 웹 문서보다는 증 요한 자료임을 가정한다.
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