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Bayesian Network Model for XML Document Ranking
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- 통권
- 제8권 1호 (2006.06)바로가기
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- 페이지
- pp.23-28
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A75516
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4,000원
원문정보
초록
- 영어
- As more and more data is described, stored, exchanged and represented by XML, the abilities
of information retrieval for XML document become increasingly important. However, the
retrieval results to users are quite large. This paper gives a Bayesian network‐based model for
ranking these large results. Each XML document is modeled through a Bayesian network, which
can handle both structure and content for the document. And then this paper presents the
inference for the probability of each document on the given query. Finally documents are ranked
according to the probabilities in descent.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Previous work
2.1 Bayesian Network in Information Retrieval
2.2 XML Document
3. Defining XML Document and Ranking Process
3.1 Defining XML Document
3.2 Ranking Process
4. Bayesian Network for XML Document
4.1 Nodes and Arcs in the Network
4.2 Inference in the network
5. Conclusion
References
키워드
Bayesian network Information retrieval XML Result ranking저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국어정보학회 [Korean Language Information Science Society]
- 설립연도
- 1990
- 분야
- 인문학>언어학
- 소개
- 학술적인 연구를 통하여 국어정보처리에 관련된 이론 체계를 정립하고, 산업계와의 긴밀한 협동을 통하여 정보처리 기술을 향상 시키면서 정보산업의 성장을 돕고, 대중적인 교육과 홍보를 통하여 발전된 정보 처리의 기술을 보급하므로써 국어의 문화적 가치를 높히고 국어정보 처리 기술의 국제적 지위향상과 표준화에 기여하고자 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국어정보학 [韓國語情報學]
- 간기
- 반년간
- pISSN
- 2005-1891
- 수록기간
- 1999~2019
- 십진분류
- KDC 706 DDC 406
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