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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

강영기 (전북대학교, 전북대학교 일반대학원)

지도교수
배준수
발행연도
2013
저작권
전북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

개인화된 웹 검색 순위 생성
강영기 ,  배준수 대한산업공학회지 2013.04 학술저널
개인화된 웹 검색순위 생성
강영기 산업시스템공학과 2013.01 학위논문

2012

개인화된 웹 검색 순위 생성
강영기 ,  배준수 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2012.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Recently, the number of users who search information through internet has increased dramatically due to advanced information technology and mobile device. The amount of information in internet becomes greater than those of newspaper and any other offline documents, furthermore, the internet information becomes more trustworthy nowadays. Most internet users utilize internet portal search engines, such as Naver, Daum and Google. But since the results of internet portal search engines are based on universal criteria(e.g. search frequency by region or country), they do not consider personal interests. Namely, current search engines do not provide exact search results for homonym or polysemy because they try to serve universal users.
In order to solve this problem, this research determines keyword importance and weight value for each individual search characteristics by collecting and analyzing personalized keyword at external database. The personalized keyword weight values are integrated with search engine results (e.g. PageRank), and the search ranks are rearranged. Using 50 web pages of Goolge search results for experiment and 6 web pages for personal keyword collection, the new personalized search results are proved to be 80% match. Our personalization approach is not the way that users enter preference directly, but the way that system automatically collects and analyzes personal information and then reflects them for customized search results.
#PageRank #Google #WebRanking #Customization #Precision #Recall

목차

1. 서 론 1
2. 관련연구 5
2.1 관련 연구 5
2.2 검색엔진의 개인화 노력 10
2.3 TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency) 17
2.4 성능측정(Precision, Recall) 19
3. 개인화된 웹페이지 랭킹 21
3.1. 개인화된 웹 페이지 랭킹 순위 생성 방법 23
4. 실험결과 비교 분석 28
4.1 실험제원 28
4.2 “BPM”의 다양한 의미 28
4.3 사용자 참조 페이지 수집 30
4.4 검색엔진에 나타난 웹페이지 수집 31
4.5 검색엔진에 나타난 웹페이지 빈도 측정 32
4.6 참조할 웹페이지의 빈도분석 33
4.7 각 웹페이지의 총 빈도값 분석(Total Keyword Frequency) 34
4.8 각 웹페이지의 CR(Customized Ranking)값을 분석하여 랭킹을 재순위화 35
5. 구현 및 평가 36
6. 결론 및 향후 연구과제 44
7. 참고자료 및 문헌 46

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