정보과학회 논문지 D : 데이타베이스
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
논문 검색 엔진을 위한 랭킹 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Ranking Method for Article Search Engines |
| 저자(Author) |
황원석
채수민
김상욱
최호진
Won-Seok Hwang
Soo-Min Chae
Sang-Wook Kim
Ho Jin Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 40 NO. 05 PP. 0345 ~ 0357 (2013. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
연구자들은 논문 검색 엔진을 사용하여 논문을 찾고자 한다. 검색에서 많은 양의 논문이 검색 결과로 반환되는 경우, 연구자들은 자신이 원하는 논문을 찾기 어렵다. 이를 해결하기 위해 연구자들의 관심을 반영하여 논문에 랭킹을 부여하는 논문 랭킹 방법이 필요하다. 본 논문에서는 연구자들이 품질이 높은 논문에 관심이 있는 것으로 보고, 이 논문들에 높은 랭크를 부여하는 랭킹 방법인 ArtRank를 제안한다. ArtRank는 논문들의 참조 관계와 논문이 출판된 학회 또는 저널의 평판을 통해 논문의 점수를 부여한다. 이때 이용되는 임팩트팩터가 가지는 문제점을 지적하고, 이를 해결하는 방법을 제안한다. 또한, 최신 논문의 점수가 낮게 부여되는 문제를 해결하기 위하여 논문의 출판연도별 특징을 분석하고, 이를 논문 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존 논문 랭킹 방법들과의 비교 실험을 통하여 ArtRank의 우수성을 규명한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Researchers use a search engine for finding what they want to read from an article database. Because the search engine normally returns a large number of articles as a search result, they could not find the articles that they want. A ranking method solves this problem by giving proper ranks to articles. In this paper, we define the articles that researchers want to read as high quality articles, and propose a ranking method, ArtRank, to give high ranks to these articles. For determining the rank of an article, ArtRank simultaneously considers the authority of the articles that cite it and the reputation of a journal or a conference where it is published. We point out the problem of the existing impact factor that is employed for determining the reputation of a journal or a conference, and propose its solution. Also, for solving the problem of underestimation of the recent articles, ArtRank analyzes the publication years of articles and applies the result of analysis to the ranking computation process. We show the effectiveness of ArtRank by comparing its search results with those of prior article ranking methods. |
| 키워드(Keyword) |
랭킹 알고리즘
임팩트팩터
랜덤워크 위드 리스타트
성능 평가
ranking algorithm
impact factor
random walk with restart
performance evaluation
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