본 논문에서는 제안된 관련성 분포 정보(Relevance Distribution Information: RDI)를 이용하여 메타검색 시스템을 제안한다. 이는 먼저 주어진 질의에 대하여 검색에 참여한 정보원(source)을 평가하고 질의에 가장 적합한 정보원을 선택한다. 그리고 정보원의 평가 결과에 따라 해당 정보원으로부터 검색 문서를 차별적으로 수집하고, 검색된 문서들은 정보원의 평가 값인 RDI를 기반으로 최종 검색 문서의 순위 매김을 수행한다. 이렇게 순위 매김 된 검색 문서는 단일 우선 순위를 가지는 검색 문서의 집합으로 수집하여 사용자에게 단일 검색 결과를 제공한다 이를 위해 본 논문에서 질의와 정보원 사이에 대한 RDI를 표현할 수 있는 평가요소들을 설계하고, 이들 평가 요소를 기반으로 RDI를 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 질의에 대하여 가장 좋은 정보원들을 분류할 수 있는 체계를 개발하여 사용자의 질의 에 대하여 최선의 정보원들을 선택할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 마지막으로 선택된 정보원으로부터 질의에 적합한 문서를 검색한 후에 이들을 순위 매김하고 수집하는 HoleInOne(wHOLE INformation ONEtime) 메타검색 시스템을 제시한다.
The Meta Search system proposed in this paper is operated based on relevance distribution Infer mation(RDI). It first evaluates the sources applicable to the search, and then selects the most appropriate source. According to the evaluation of the sources, it discreetly collects the documents from the concerned sources and classifies them into a useful order based on the RDI, which is an evaluation score of the sources. The documents are classified into order and presented to the user as a single search result. For this Purpose, this study presents evaluation factor models to present the RDI between the query, and source, and proposes a method for drawing out the RDI based on the evaluation factors. The system for selecting the most appropriate sources according to the query has been developed based on an algorithm that selects the best source. Finally, after searching the documents suitable for query from extracted sources, we present a Meta Search system, HoleInOne, that ranks and merges them.
