초록

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본 논문에서는 클러스터 정의시 사용하게 되는 특성으로 노드간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 그래픽 정의 방법과 노드를 클러스터화 하는 집합화(Aggregation)방법을 제시하였다. 집단화된 하이퍼텍스트 분리를 통해 이전 결과를 개선할 수 있으며, 집단내의 노드간 관련성을 가시화하여 비교할 수 있다.

본 논문에서는 클러스터 정의시 사용하게 되는 특성으로 노드간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 그래픽 정의 방법과 노드를 클러스터화 하는 집합화(Aggregation)방법을 제시하였다. 집단화된 하이퍼텍스트 분리를 통해 이전 결과를 개선할 수 있으며, 집단내의 노드간 관련성을 가시화하여 비교할 수 있다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 2가지 방법은 모두 도큐멘트 검색에 대한 텍스트 표현을 통해서 검색의 질적인 면을 향상시켜보려는 목적을 가지고 있다. 또한 집단화 방법을 적용함으로서 클래스들의 클러스터화를 실현해보고자 한다.
• 본 논문에서는 Term 클러스터링과 구문 문법 형태를 통한 자연어 문장을 번역하기 위한 방법을 제시하고, 또한 클러스터 정의에 사용하게 되는 특성으로 노드 간 패스 수에 기반한 K-edge 컴포넌트의 二1래픽 정의를 이용하여, 노드를 클러스터화하는 집합화 (Aggregat ion) 방법을 제시한다. 2가지 방법은 모두 도큐멘트 검색에 대한 텍스트 표현을 통해서 검색의 질적인 면을 향상시켜보려는 목적을 가지고 있다.
• 본 논문에서는 하이퍼텍스트로 구성된 검색시스템에 클러스터를 정의하는 방법을 제시하였다. 즉 링크 간 독립 패스 수에 있어서 클러스터는 임의적인 특성이 아닌 하이퍼텍스트의 근본적인 특성에 종속적이다.

가설 설정

• 조건 1) 하나의 이분은 하나의 그룹상 각 클래스가 위치한다. 즉 클래스들은 이분에 의해 분리되지 않는다.
• 즉 클래스들은 이분에 의해 분리되지 않는다. □ 조건2) 클래스 쌍은 적어도 하나의 이분이 있으며, 같은 그룹에 2개의 클래스를 할당하지 않는다. K 분 법에 각각에서 하나의 그룹을 선택하고 K 그룹의 교차로서 subset C를 구한다.
• 즉 클래스들은 이분에 의해 분리되지 않는다. □ 조건2) 클래스 쌍은 적어도 하나의 이분이 있으며, 같은 그룹에 2개의 클래스를 할당하지 않는다. K 분 법에 각각에서 하나의 그룹을 선택하고 K 그룹의 교차로서 subset C를 구한다.

제안 방법

• 즉 링크 간 독립 패스 수에 있어서 클러스터는 임의적인 특성이 아닌 하이퍼텍스트의 근본적인 특성에 종속적이다. 또한 K-component를 기반으로 하여, 집합화에 의한 클러스터링 방법을 제시하였다. Fig.
• 그러나 문맥 내의 변화는 결정적인 요소이기 때문에 명확성을 고려해야 한다. 또한 이러한 변화요소를 분석할 수 있는 방법이 필요하다고 인식하여 분석 방법을 고려하였다.

성능/효과

• 1과 2에서와 같이 하이퍼텍스트 상태도는 주어진 크기, 즉 요구하는 대상이 방대할 경우 적용하기 어려운 문제점이 있다, 따라서 전역적인 것보다 국지적인 상태도를 보이게 된다. 다만 본는 문에서는는 각 집합의 원시의 그래프보다 축소해서 보이므로 복잡하고, 크기가 큰 전체 모습을 보이는데 효과적이다. 또한 집합은 하이퍼텍스트상에서 구조적 질의에 대한 응답에 편리함을 줄 수 있으며, 사용자가 여러 개 노드를 검색하고자 할 경우, 2개 노드의 관련성을 비교해 볼 수 있

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이 논문을 인용한 문헌

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