벡터모델

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최초 등록일: 2010.11.07
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정보검색론에서의 벡터모델에 대한 정의와 원리, 예제 등을 알아본다

본문내용

1. 벡터모델의 정의
벡터모델은 이진 가중치 사용이 너무 제한적이어서, 부분 정합이 가능한 틀을 제공한 것으로 인식할 수 있으며, 이는 질의나 문헌의 색인어에 비이진 가중치를 할당함으로써 가능하다. 이 용어 가중치는 궁극적으로 사용자 질의와 시스템에 저장되어 있는 각 문헌과의 유사도를 계산하는데 사용되는데 검색된 문헌을 이 유사도 값의 내림차순으로 정렬함으로써 벡터 모델은 질의 용어에 부분 정합되는 문헌을 포함시킨다. 결과적으로 순위화된 문헌 집합이 불리안 모델에서 검색된 문헌 집합보다 사용자 정보 요구에 더 잘 맞는다고 볼 수 있다.

-정의-
벡터 모델에서 용어, 문헌 쌍 (ki, dj)의 가중치 wi,j는 양의 비이진 값이며, 질의 색인어도 가중치를 가진다. [ki, q]의 가중치를 wi,q ≧ 0이라 하면, 질의 벡터 q는 q=(w1,q, w2,q, ...wt,q)로 정의 되며, 여기서 t는 시스템 내의 전체 색인어 수이다. 문헌 dj 벡터는 dj=(w1,j, w2j, ...wt,j)로 표현된다.

2. 벡터모델의 원리

불린 모델이 가지는 이진가중치에 대한 대안으로 나온 검색 모델링 방법으로 이 부분의 색인어 가중치는 나름대로의 알고리즘에 따라서 도출되어야 하지만(일반적으로 tf/idf방법) 여기서는 1, 0의 값으로만 가중치를 표현한다.

참고 자료

Joinc Wiki
http://freesearch.pe.kr/431
질의구조 ppt자료(작성자:류근호)
최신정보검색론(김명철외)

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