Abstract

The paper describes a method of user feedback in order to enhance the retrieval effectiveness. In this paper, to overcome a weak point of the existing feedback function adapting fuzzy technique, we proposed the interaction function using gaussian function that gives different learning rate according to choice of components with same function. And, we grade degree that the user opinion is reflected to a system by applying user profile to the feedback function. User retrieval feedback method is adaptive retrieval method that makes a slow change for a long time using feedback function adapting gaussian function and user profile.

본 논문은 컴포넌트 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 또한 피드백 함수에 사용자 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백은 가우시안 함수를 적용한 피드백 함수와 사용자 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있는 적응형 검색 방법이다.

Keywords

• 사용자 피드백;
• 사용자 프로필;
• 컴포넌트 검색;
• 가우시안 함수;