인터넷에서 전자 정보의 양이 증가함으로써 관련 정보만을 자동으로 검색하는 방법이 매우 중요하다. 전통적인 정보 검색 시스템의 결점은 사용자가 부여한 탐색 용어가 시스템이 색인한 용어와 다르기 때문에, 부정확한 정보를 검색하거나 정확한 정보를 놓치게 된다. 본 연구에서는 검색 성능 향상을 위해 용어 분포에 기반한 질의어 확장을 사용하며, 용어 분포 임계치를 설정하여 효과적으로 검색 성능을 개선하는 방안을 제안한다.
With the increasing availability of information in electronic form, it becomes more important and feasible to have automatic methods to retrieve relevant information in the internet. A deficiency of traditional information retrieval systems is that search terms are often different from those indexed by the systems. Thus, user may either retrieve wrong information or miss what they really want. In this paper, we used an automatic query expansion based on term distribution to enhance the performance of information retrieval. Also this thesis proposed the method for setting the threshold according to area distribution in order to choose additional terns.
