일반적인 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서와 문서사이의 관계나 링크의 의미를 무시하고, 모든 문서를 독립적인 존재로 간주하여 검색한다. 그러나 하이퍼텍스트 검색 시스템에 있어 링크 정보를 이용하며 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 기존의 링크 기반 하이퍼텍스트 검색 모델은 문서의 색인 과정에서 링크 정보를 무시하고, 검색 결과 집합에 대하여 문서의 우선 순위를 제조정하는데 링크 정보를 활용한다. 이는 링크정보의 활용이 검색 결과 집합의 문서들에만 한정된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 문서의 색인 과정에서 활용한다. 색인 과정에서 링크 정보를 이용하여 문서 내 용어의 가중치와 문서 내 inLinks의 가중치를 정의하고, 이들의 이용하여 문서의 우선 순위를 위한 확장된 RSV 계산식을 제시한다. 실험 결과에서 링크 의미에 따른 검색 조회율과 정확도를 제시하고 기존 링크 기반 검색 모델과의 비교, 분석 결과를 제시한다.
Most of hypertext retrieval models consider documents as independent entities. They ignore relationships between documents of link semantics. in an information retrieval system for hypertext documents, retrieval effectiveness can be improved when ling information is used. Previous link-based hypertext retrieval models ignore link information while indexing. They utilize link information to re-rank the retrieval results. Therefore they are limited that only the documents is result-set utilize link information. This paper utilizes link information when indexing. We present how to use term weighting and inLinks weighting for ranking the relevant documents. Experimental results show that recall and precision evaluation according to the link semantics and the comparison with previously link_based hypertext retrieval model.
