Buradasınız

Anasayfa » Content

Resim Arama Motorlarının Sorgu Sözcük Sayısına Göre Performans Değerlendirmeleri

Performance Evaluation of Image Search Engines Based on the Number of Query Words

Journal Name:

  • Bilgi Dünyası

Publication Year:

  • 2008

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
In this article, the impact of the number of query words on information retrieval effectiveness of image search engines was investigated. First of all, three popular search engines, namely, Google, Yahoo and MSN, were selected. Then, 40 queries were extracted from the list of Wordtrackerand categorized in four groups as one-, two-, three- and four-word queries. After every query was run on the selected image search engines and binary human relevance judgments were done, the performance evaluation of image search engines was carried out on two cut-off points (first 10 and first 20 retrievals) in terms of precision and normalized recall. In general, the information retrieval effectiveness of image search engines decreases as the number of query words increases. Retrieval performance of image search engines needs to be improved.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada, sorgu sözcük sayısının bilgi erişim etkinliği açısından resim arama motorları üzerindeki etkisi araştırılmıştır. Öncelikle, üç popüler resim arama motoru (Google, Yahoo ve MSN) seçilmiş ve Wordtracker’ın yayımlamış olduğu en sık aranan sorgular listesinden alınan 40 sorgu bir, iki, üç ve dört sözcüklü sorgu grupları şeklinde sınıflandırılmıştır. Seçilen sorgu sözcükleri resim arama motorlarında ayrı ayrı çalıştırılmış ve erişim çıktıları üzerinde ilgililik değerlendirmeleri yapılmıştır. Daha sonra arama motorlarının iki farklı kesme noktası (ilk 10 ve ilk 20) üzerinden farklı sorgu sözcük sayılarına göre erişim performansları duyarlılık ve normalize sıralama ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiş ve genelde sorgu sözcük sayısı arttıkça resim arama motorlarının bilgi erişim etkinliklerinde düşüş gözlenmiştir. Resim arama motorlarının geliştirilmesine ihtiyaç vardır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-resim-arama-motorlarinin-sorgu-sozcuk-sayisina-gore-performans-degerlendirmeleri.pdf
  • 1
126-139
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Bitirim, Y., Tonta, Y. ve Sever, H. (2002). Information retrieval
effectiveness of Turkish search engines. T. Yakhno (Ed.),
Advances in Information Systems: Second International
Conference, ADVIS 2002, İzmir, Turkey, October 23-25, 2002,
Proceedings içinde (s. 93-103). Berlin: Springer-Verlag.
Brilakis, I., ve Soibelman, L. (2005). Content-based search
engines for construction image databases. Automation in
Construction, 14, 537-550.
Resim Arama Motorları Bilgi Dünyası 2008, 9(1):126-139
139
Fukumoto, T. (2006). An analysis of image retrieval behavior for
metadata type image database. Information Processing &
Management, 42, 723-728.
Jansen, B.J. ve Spink, A. (2003). An analysis of web information
retrieved and viewed. H.R. Arabnia ve Y. Mun (Ed.),
Proceedings of the International Conference on Internet
Computing, IC ’03, Las Vegas, Nevada, June 23-26, 2003 (2
vols.) içinde (s. 65-69). Las Vegas: CSREA. 21 Temmuz 2007
tarihinde http://www.viktoria.se/~dixi/BISON/resources/ jansenspink-
2003.pdf adresinden erişildi.
Kuwabara, A. ve Tanaka, K. (2005). RelaxImage: A cross-media metasearch
engine for searching images from web based on query
relaxation. Proceedings of the 21st International Conference on
Data Engineering, ICDE 2005, April 5-8, 2005, Tokyo, Japan içinde
(s. 1102-1103). Tokyo: IEEE Computer Society.
Stevenson, K. ve Leung, C. (2005). Comparative evaluation of web
image search engines for multimedia applications. H.Ip.A.
Smeaton, J. Smith ve A.W.M. Smeulders (Ed.), Proceedings of
the International Conference on Multimedia and Expo, July 6-8,
2005, Amsterdam, The Netherlands içinde (s. 4). Amsterdam:
IEEE Press.
Van Rijsbergen, C.J. (1979). Information retrieval (2nd ed.).
London: Butterworths.
Vaughan, L. (2004). New measurements for search engine
evaluation proposed and tested. Information Processing &
Management, 40, 677–691.
Yao, Y.Y. (1995). Measuring retrieval effectiveness based on user
preference of documents. Journal of the American Society for
Information Science, 46, 133-145.
Zhang, J. ve Mostafa, J. (2002). Examining the relationships
among user involvement, profile quality, and information
filtering performance. Proceedings of the American Society for
Information Science and Technology Annual Meeting, 39, 298-
306.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com