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학술저널
저자정보
김도형 (경희대학교) 강병호 (University of Tasmania) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.8
발행연도
2017.8
수록면
782 - 790 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.8.782

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인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.
#인기 검색어 #시계열 예측 #검색어 예측 #기계학습 #hot search keyword #temporal prediction #search keyword prediction #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 실시간 인기 검색어 변화 모델
4. 실험설정
5. 평가결과
6. 토의
7. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
H. Kwak, et al., What is Twitter, a social network or a news media?, Proc. of the 19th international conference on World wide web. ACM, pp. 591-600, Apr. 2010. J. E. Chung and E. Mustafaraj, Can collective sentiment expressed on twitter predict political elections?, AAAI, Vol. 11, Apr. 2011. F. Franch, (Wisdom of the Crowds) 2: 2010 UK election prediction with social media, Journal of Information Technology & Politics, Vol. 10, No. 1, pp. 57-71, 2013. T. O. Sprenger, TweetTrader. net: Leveraging Crowd Wisdom in a Stock Microblogging Forum, ICWSM, pp. 663-664, May, 2011. J. Bollen, H. Mao, and X. Zeng, Twitter mood predicts the stock market, Journal of computational science, Vol. 2, No. 1, pp. 1-8, 2011.

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