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퍼지 집합 모델의 검색 효율 개선을 위한 퍼지 연산자의 분석
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  • 퍼지 집합 모델의 검색 효율 개선을 위한 퍼지 연산자의 분석
저자명
이준호,김원용,이윤준,김명호
간행물명
정보관리학회지
권/호정보
1993년|10권 1호|pp.53-63 (11 pages)
발행정보
한국정보관리학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

AND와 OR에 대한 연삭식으로 MIN과 MAX를 사용하는 기존의 퍼지 집합 모델은 많은 경우에 사람이 생각하는 것과 다른 문서값을 생성하기 때문에 정보 검색 모델로서 부적합하다고 비판되어 왔다. 퍼지 집합 이론이 도입된 이후로 AND OR에 대한 연삭식으로 다양한 퍼지 연산자들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 퍼지 연산자들의 문서값 생성 특성을 분석하고, MIN과 MAX 대신에 긍정적 보상 연산자라 불리는 퍼지 연산자를 사용할 것을 제안한다. 긍정적 보상 연산자를 사용하는 퍼지 집합 모델이 보다 우수한 검색 효율을 제공함을 실험을 통하여 입증한다.

기타언어초록

The conventional fuzzy set model has been criticized as a retrieval model because the MIN and MAX operators have the properties adverse to effective calculation of document values. Since the first introduction of fuzzy set theory a variety of fuzzy operators have been developed, which can replace the MIN and MAX operators. We analyze their behavioral aspects of generating document values, and propose the enhanced fuzzy set model based on a class of fuzzy operators called positively compensatory operators. We also show through performance experiments that the proposed fuzzy set model provides higher retrieval effectiveness.