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초록

영어

Knowledge search system is to find the question-answer documents for user question. Even highly qualified question-answer documents could be far different from those that a user want to find. The reason for this failure is that user frequently fails to make user's question to express his/her intension precisely. In this paper, we show our newly developed knowledge search system that recommends additional question-answer documents to include the contents that user want to find with high probability.

한국어

지식 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 질의 응답 문서들을 검색하는 시스템이다. 그러나 우수한 평가를 받은 질의 응답이라 하더라도 사용자가 원하는 것과는 거리가 먼 내용일 수 있다. 이는 사용자가 원하는 내용을 질의로 표현할 때 자신의 질의 의도를 정확하게 표현하지 못하는 등의 이유가 있기 때문이다. 본 논문에서는 검색된 결과에서 사용자가 원하는 내용을 얻지 못한 경우에, 원하는 내용이 있을 가능성이 있는 추가적인 질의 응답들을 추천하여 사용자의 만족도를 높일 수 있는 새로운 형태의 지식 검색 시스템을 제안한다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
 3. 지식 검색 시스템에서 사용 가능한 질의 추천 방법
  3.1 유사도 계산
  3.2 퍼지 함의 관계를 이용한 질의 추천
 4. 실험 및 평가
  4.1 질의에 대한 응답의 평가
  4.2 질의에 대한 추천 질의의 평가
 5. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 안찬민 [ Chan-Min Ahn | 인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부 ]
• 최범기 [ Bumghi Choi | 인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부 ]
• 전석주 [ Seok-Ju Chun | 서울교육대학교 컴퓨터교육과 ]
• 이주홍 [ Ju-Hong Lee | 인하대학교 IT공과대학 컴퓨터정보공학부 ]
• 이정식 [ Jung-Sik Lee | 군산대학교 공과대학 전자정보공학부 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-3245

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375