관련 뉴스 웹페이지를 이용한 실시간 인기 검색어 분석

국문 초록 (Abstract)

오늘날 웹은 TV나 신문을 넘어 실생활에서 가장 인기 있는 정보 제공 매체로 자리잡고 있으며, 특히 대중의 관심사 변화를 실시간으로 반영할 수 있다는 점에서 큰 호응을 얻고 있다. 최근 국내ㆍ외 주요 포털 및 검색 사이트에서는 ‘실시간 검색어 차트’, ‘인기 검색어 추이’ 동의 정보를 제공함으로써 이러한 웹의 장점을 부각시키고자 노력하고 있다. 그러나 현재 제공되는 실시간 검색어 관련 정보는 단순히 검색 빈도에 기반한 순위 정보만을 담고 있기 때문에, 실시간 검색 정보를 이용하는 사용자는 해당 검색어의 특성(조작 기능성, 출처 등)에 대한 사전 판단이 힘들며 검색어 간 연관 정도를 판단하는 것도 쉽지 않은 문제가 있다. 본 논문에서는 ‘실시간 검색어 차트’에 올라있는 검색어를 주기적으로 수집하고, 각 검색어를 통해 검색된 뉴스 페이지 정보(관련뉴스 기사 수, 뉴스 생성시간 등)를 이용함으로써 현재 타인의 관심사 또는 사회적 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 또한 관련 뉴스의 분포 등을 이용하여 수집된 인기 검색어의 특성을 모델링함으로써, 사용자가 관심을 가질 만한 이슈를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. 제안 방법의 검증을 위해서, 동일하거나 유사한 인기 검색어가 통일 모델로 분류되는 비율을 확인하고, 분류의 적절함을 설문 조사를 통해 평가하였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 관련 연구
• 3. 실시간 인기 검색어 모델링
• 4. 실험 및 분석
• 5. 결론 및 향후 과제
• 참고문헌