A Proposal on Hybrid-Rank Metrics for Retrieval of Reliable Expert Knowledge in Web

신뢰성 있는 웹 전문지식 검색을 위한 하이브리드 랭크 매트릭스 제안

Recently, the participation, opening and joint ownership of the users are important issue. The users want professional and accurate information from web. But users often suffer from retrieving accurate information. Even though the users find information they want, it is not guaranteed that the information is reliable since there are too much information placed on the web. Thus, we propose the novel rank metric to promote reliability and efficiency in information retrieval. In order to verify our approach, we implement a web site based on the proposed rank metric for nonofficial medical science information. The proposed rank metric based on user's level. This is to give score of text through differential rate depending on the user's level. The proposed rank metric enhances the reliability of text which is reflecting the user's mental factor. Thus, this method can be used for enhancing the reliability of text.

최근 사용자들의 참여, 개방, 공유가 주요 이슈로 떠오르면서 전문적이고 정확한 정보를 웹에서 찾고자하는 사용자의 요구가 증가하고 있다. 그러나 정보의 범람으로 사용자가 원하는 정보를 정확하게 검색하기 어려우며, 원하는 정보를 검색해도 그 정보에 대한 신뢰성을 판단하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성이 결여되기 쉬운 특정 정보에 대한 신뢰성과 검색의 효율성을 높이기 위해 새로운 랭크 매트릭스를 제안한다. 그리고 제안한 새로운 랭크 매트릭스를 적용한 민간의학 정보 웹 사이트를 구현한다. 제안하는 매트릭스를 사용자 레벨에 기반 하여, 레벨에 따른 평가 가중치를 차등화하여 글의 점수를 부여하는 방법이다. 이러한 방법은 참여자의 심리적 요소를 반영하여 글의 신뢰도를 높이는 방법으로 신뢰성이 결여되기 쉬운 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안으로 사용될 수 있다.