논리적 패턴을 이용한 확률화 정보검색 시스템의 연구

정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성여부에 대한 평가를 데이타 베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 `적절성(relevance)`여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다. In the era of information society, an efficient information retrieval will play very important role for our decision making. Retrieved data from a database can be judged either relevant or non-relevant to a given problem. This judgment can be added to the database for building a knowledge base. Logical analysis of the knowledge database enables to judge relevancy of new data. this paper describes a probabilistic information retrieval system based on Logical Analysis of Data(LAD). combinations of such patterns are used for developing general classification procedures. An experiment by using TREC6 data is discussed.