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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김계현 (포항공과대학교) 최승진 (포항공과대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제17권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
239 - 243 (5page)

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본 논문은 웹 검색에서 사용자의 검색 기록과 웹 문서간의 연관 관계를 동시에 이용하여 적합한 랭킹 함수를 학습하는 방법을 소개한다. 제안하는 방법은 그래프 기반의 준지도 학습(semi-supervised learning) 기법을 선호도 학습(preference learning)에 적용한 기계학습 알고리즘으로, 그래프의 가중치 행렬(weight matrix)을 직접적으로 계산할 필요가 없는 matrix-free 알고리즘을 고안하여 대규모 데이터를 다룰 수 있도록 하였다. 또한 새로운 검색 기록들이 추가될 때마다 이미 학습된 랭킹 함수를 효율적으로 업데이트할 수 있도록 점진적(incremental) 학습 알고리즘을 개발하였다. Microsoft Research Asia에서 약 400만개 질의어에 대해 수집한 MSN Live Search의 검색 기록 데이터에 본 방법을 적용한 결과, 주어진 질의어에 적합함에도 Live Search에서 순위가 낮게 책정되었던 웹 페이지들의 검색 순위를 크게 향상시킴으로써(평균 11-20위 → 3-12위로 향상) 더욱 정확한 검색 결과를 산출하였으며, 이를 위해 질의어당 실시간으로 소요된 처리 시간은 불과 1.4밀리초였다.
#정보검색 #선호도학습 #준지도학습 #Information Retrieval #Preference Learning #Semi-supervised Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
R. Herbrich / 1998 / Learning preference relations for information retrieval / AAAI google schola Y. Freund / 2003 / An efficient boosting algorithm for combining preferences / Journal of Machine Learning Research 4:933~969 google schola C. Burges / 2005 / Learning to rank using gradient descent / ICML google schola F. Radlinski / 2005 / Query chains: Learning to rank from implicit feedback / KDD google schola T. Y. Liu / 2007 / LETOR: Benchmark dataset for research on learning to rank for information retrieval / SIGIR-2007 Workshop on Learning to Rank for Information Retrieval google schola

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