귀납학습과 신경망조직을 이용한 지능형 정보검색
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김성희 | - |
dc.date.accessioned | 2022-02-10T07:42:37Z | - |
dc.date.available | 2022-02-10T07:42:37Z | - |
dc.date.issued | 1995-01 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/54971 | - |
dc.description.abstract | 불리언 논리에 기초한 현재 정보검색 시스템은 두 가지 본질적인 문제점 - 1)부정확하거나 불완전한 질의 표현과 2)일관성 없는 색인 - 이 있다. 많은 연구자들이 신경망조직(neural network) 이 정보경색에 있어서 불완전한 질의표현 문제를 해결할 수 있다고 주장해 온 반면 일관성 없는 문제는 아직 해결하지 못한 채 남아있다. 본고에서는 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 신경망 조직과 귀납학습이 소개되고 있다. 또한 이 논문에서는 신경망 조직이 어떻게 귀납학습과 통합해서 효율적인 정보 검색시스템에 응용될 수 있는지를 보여주고 있다. | - |
dc.format.extent | 20 | - |
dc.publisher | 한국문헌정보학회 | - |
dc.title | 귀납학습과 신경망조직을 이용한 지능형 정보검색 | - |
dc.title.alternative | Intelligent Information Retrieval Using an Inductive Learning and a Neural Network Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국문헌정보학회지, v.28, pp 267 - 286 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 286 | - |
dc.citation.startPage | 267 | - |
dc.citation.title | 한국문헌정보학회지 | - |
dc.citation.volume | 28 | - |
dc.identifier.url | https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=JAKO199525720333626&dbt=NART | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | domestic | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
84, Heukseok-ro, Dongjak-gu, Seoul, Republic of Korea (06974)02-820-6194
COPYRIGHT 2019 Chung-Ang University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.