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사용자 질의패턴 분석을 통한 확장검색어 추천에 관한 연구 = Recommendation of Expanded Query through the Analysis of User's Query Pattern

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
개인저자 :	임요한
서명/저자사항 :	사용자 질의패턴 분석을 통한 확장검색어 추천에 관한 연구= Recommendation of Expanded Query through the Analysis of User's Query Pattern/ 임요한.
발행사항 :	서울: 국방대학교, 2008.
형태사항 :	53p.; 26cm.
일반주기 :	이상훈
학위논문주기 :	석사, -- 국방대학교 대학원,: 전산정보, 2008
언어	한국어

소장정보

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현재 주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공하여 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 확장 및 연관검색어 서비스는 사용자에게 효과적인 정보를 제공하기 위하여 최초 질의어와 관계성이 높은 단어를 제공하여 보다 다양한 비교검색을 가능하게 한다.
하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성에 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 발생한다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다.
본 논문에서는 사용자의 질의패턴을 분석하여 사용자의 정보요구에 적합한 확장 검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고, 대중성 기반의 확장 및 연관검색어 서비스 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상 시키고자 하였다.
질의패턴 분석을 위한 데이터는 AOL에서 공개된 사용자 질의어 데이터를 이용하여 사용 범위별로 분류하고, 사용자의 질의어 사용량을 분석하였고, 질의패턴을 분석하기위해 전체 AOL 데이터 중 2개의 Term 사용한 질의어로 제한하여 649,228명이 사용한 8,010,252개의 질의어를 추출하여, 질의어의 출현빈도 및 질의패턴을 분석하였다.
질의패턴 분석 시 3,001번 이상 사용되었던 질의어(647개)를 임계값의 기준으로 고려하여 분석하였으며, 최소지지도 0.10∼0.15%, 신뢰도 10% 임계값 이상의 질의패턴 84개를 추출하였다. 분석된 질의패턴은 대중성을 기반으로 하고 있으며 많은 사람들이 입력하여 검색한 질의어로 대중이 선호했던 검색어라고 할 수 있다.
추출한 84개의 질의패턴을 구글(Google.com) 검색엔진의 확장 검색어 추천 서비스와 비교한 결과 64개의 질의패턴을 추천하였는데, 많은 사용자가 사용한 검색어의 선호도가 반영된 것을 분석 할 수 있었다.
하지만 많은 수의 사용자가 자주 찾는 검색어를 추천하는 서비스는 사용자가 질의를 확장하는데 많은 도움이 되지만 개개인의 사용자를 만족시키기에는 한계가 있다.
제안한 사용자 질의패턴 분석을 통한 확장검색어 추천시스템은 대중성의 한계를 보완하여 사용자의 정보요구에 적합한 확장검색어를 추천 할 수 있었다. 시스템의 유효성을 검증하기위해 3장에서 분석된 사용자 Query 사용 범위별 분류 중 1,001개 이상의 사용한 질의어 데이터를 적용하여, 100명의 대표적인 질의패턴을 추출하고, 질의패턴을 추출한 동일한 질의어를 제안한 시스템에 적용하여 평가한 결과 100명의 사용자로부터 분석된 질의패턴을 모두 추천 할 수 있었으며, 또한 최초 질의어와 함께 이어서 입력한 모든 검색어를 사용빈도와 함께 추천함으로써 사용자의 확장검색어 선택의 폭을 다양화 할 수 있는 장점도 가지도 있다.
사용자의 확장 검색어 추천시스템은 평가 결과 우수하지만 검색엔진에서 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스가 제공되고 있다면 본 논문의 적용은 어렵다고 할 수 있으므로, 분석된 사용자 100명의 질의패턴을 검색엔진(구글, 야후)과 제안한 시스템의 추천 결과를 비교하여 평가한 결과 대중성 기반의 검색엔진의 추천 가능한 결과는 59%, 52%이며 미 추천 결과는 41%, 48%로서 대중성의 한계를 볼 수 있었으며 논문에서 제안한 사용자의 확장검색어 추천 시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 부분 41%, 48%의 확장검색어를 추천할 수 있어 대중성 기반의 확장 및 연관 검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서 설계한 사용자의 확장 검색어 추천 시스템은 향후 국방 분야에 다음과 같이 활용 할 수 있다. 첫째. 각 육·해·공군대학 및 교육기관의 사이버 교육과정을 통한 학습에서 사용자의 질의패턴 분석을 통하여 관심있는 분야를 선별하고 필요한 정보를 정제하여 제공할 수 있다. 둘째, 정보 검색의 과정에서 추출된 각 사용자의 질의패턴은 어떠한 정보가 어떤 직책의 요원에게 필요한지에 대한 정보수요를 예측할 수 있어 교육훈련 분야 및 의사결정시스템 구현의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

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