로치오 알고리즘 (Rocchio Algorithm)
쉽게 풀면
'좋다'고 표시한 문서들 쪽으로 검색어를 조금 옮기고 '별로다'라고 표시한 문서들에서는 멀어지도록, 검색어 벡터를 자동으로 조정하는 계산 방법이다.
왜 중요한가
벡터공간모형을 기반으로 한 대표적인 적합성피드백 구현 알고리즘으로, 적합/비적합 문헌 벡터의 방향으로 질의벡터를 이동시키는 방식이 정보검색 교재와 연구에서 표준적으로 소개됩니다. 이 알고리즘은 구현이 비교적 간단해 정보검색 교육에서 관련성피드백의 대표 예시로 자주 소개된다. 이 알고리즘의 벡터 이동 방식은 이후 여러 기계학습 기반 분류 기법에도 개념적으로 영향을 주었다. 단순한 선형 대수 연산만으로 구현되어 계산 비용이 낮다는 점도 초기 검색시스템에서 이 알고리즘이 널리 채택된 이유였다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
로치오 알고리즘의 파라미터 설정이 적합성피드백 성능에 미치는 영향을 실험적으로 검토한 문장이다.
이 문장은 앞의 예문이 실제 이용자 피드백을 이용한 파라미터 조정을 다뤘다면, 이 예문은 이용자 개입 없이 결과만으로 피드백을 흉내 내는 변형 기법을 다룹니다.
조금 더 깊게 보면
이 알고리즘의 파라미터(적합, 비적합 문헌에 부여하는 가중치 비율) 설정에 따라 성능이 달라지므로, 실제 적용 시에는 해당 컬렉션에 맞는 파라미터 조정이 필요합니다. 로키오알고리즘은 벡터공간모형에서 관련문헌 벡터와 비관련문헌 벡터의 가중 평균을 이용해 원 질의 벡터를 이동시켜, 관련문헌 쪽으로 더 가깝고 비관련문헌 쪽에서는 더 먼 새로운 질의를 생성한다. 세 항목(원 질의, 관련문헌, 비관련문헌)에 부여하는 가중치 매개변수를 조정해 피드백의 영향력을 통제할 수 있다. 비관련문헌 항의 가중치를 지나치게 높이면 질의가 관련 주제로부터 오히려 멀어지는 역효과가 날 수 있다.
주의할 점
로치오 알고리즘은 벡터공간모형을 전제로 하므로 불린모형이나 확률모형 기반 시스템에는 그대로 적용하기 어렵다.