The development on the Semantic Web offers opportunities for semantic search. However, semantic query prevent the general users in expressing their information needs as they might be not familiar with the query syntax or the domain ontology. Because keyword search interfaces are easier to handle for general user, many approaches aim to translate keywords to formal queries, such as SPARQL.
Because a keyword has ambiguous meaning, a number of formal queries are generated in translating keywords to formal queries. It required that generated formal queries should be ranked an important, or relevant, order for convenience of users. The information of domain ontology is used for ranking method in previous work. It does not take into account query logs, which is useful resource for making ranking functions.
In this paper, we propose an effective ranking method for semantic queries, which are translated from keyword to. For scoring query graphs, we propose a core data structure, called triple affinity matrix, by anlalyzing query logs. We also propose two methods how to computer triple affinity, which is a value in proposed matrix. The experimental results show that the proposed ranking method is more effective compared to previous ranking method.
시맨틱 웹과 온톨로지 기술이 발전하면서 시맨틱 웹을 위한 시맨틱 질의가 관심을 받고 있다. 시맨틱 질의는 정보를 형식화 하여 다양한 의미 형태의 질의를 정확하게 표현할 수 있지만 질의 문법이 복잡하다는 단점이 있어 일반 사용자들이 시맨틱 질의를 사용하는 것을 기대하기는 어렵다. 반면, 키워드 질의는 복잡한 형태의 의미 질의를 하는데 한계를 갖지만 단순한 키워드의 나열로 손쉽게 질의 할 수 있다는 장점을 갖고 있다.
이에 따라, 사용자가 손쉽게 시맨틱 질의 할 수 있는 환경을 만들기 위해 키워드 질의를 시맨틱 질의로 변환하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 키워드가 지닌 의미의 모호성 때문에 키워드 질의는 다수의 시맨틱 질의를 생성한다. 특히 도메인 온톨로지의 규모가 커지고 키워드 개수가 증가 할수록 생성되는 시맨틱 질의의 개수가 증가하기 때문에 생성된 다수의 시맨틱 질의의 중요도를 측정하여 랭킹하는 방법이 더욱 중요해 지고 있다.
본 논문에서는 시맨틱 웹 그래프에 존재하는 트리플(triple)집합 간 연관성을 사용하여 키워드 질의로부터 변환된 시맨틱 질의들을 랭킹하는 방법을 제안한다. 랭킹을 수행하기 위해, 정형화 된 시맨틱 질의에 대한 지식이 있는 사용자들이 직접 수행한 질의 로그를 사용하여, 트리플 간 존재하는 관련성을 계산 한다. 기존 연구는 도메인 온톨로지의 정보만을 활용하여 각 시맨틱 질의의 중요도를 파악하는 방법인 반면, 본 논문에서 제시하는 방법은 기존 사용자들에 의해 질의된 시맨틱 질의들의 정보를 통해서 의미 있는 랭킹 기준을 끌어내어 사용하기 때문에 일반적인 사용자들의 선호를 기준으로 랭킹을 수행할 수 있다.
