최근 Google Product Search와 Yahoo Pipes와 같은 엔터티 검색이 각광을 받고 있다. 특정 엔터티와 관련 있는 웹 페이지를 검색하기 위해엔터티 검색이 사용된다. 그러나 엔터티(예를 들면, 차이나타운 영화)가 다양한 의미(예를 들면, 차이나타운 영화, 차이나타운 음식점, 인천 차이나타운 등)을 포함하고 있다면 엔터티 검색의 정확성은 크게 떨어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 웹 페이지의 빈도수와 엔터티 관련성 간의 상관관계를 고려하여, Frequent Pattern (FP)―Tree에 기반을 둔 질의어의 중요도를 측정하고 베스트 질의어를 제안하는 새로운 방안을 제안한다. 본 논문의 실험 결과에 의하면, 기존 방안의 정확도가 10% 미만인데 비해, 제안 방안의 평균 정확도는 59%로, 약 5배향상시킨다.
이 논문의 실험 결과에 의하면, 기존 방안의 정확도가 10% 미만인데 비해, 제안 방안의 평균 정확도는 59%로, 약 5배향상시킨다.