구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템 설계 및 구현

이주연; 이중화; 박유현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이주연 이중화 (동의대학교) 박유현 (동의대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제20권 제5호

발행연도: 2016.5

수록면: 880 - 886 (7page)

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인터넷 상에 많은 정보들이 발생하면서 검색 엔진은 사용자에게 필요한 흩어진 정보를 모아주는 중요한 역할을 하고 있다. 일부 검색 엔진에서는 검색어가 포함된 검색 결과 페이지뿐만 아니라 검색 결과 수도 함께 제공하고 있다. 구글 검색엔진에서 제공하는 검색 결과 수는 인터넷에서 해당 검색어에 대한 전체적인 추세를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 구글 검색엔진에서 제공하는 검색결과 수를 효과적으로 관리할 수 있는 구글 검색엔진을 활용한 키워드 검색결과 수 관리 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 제안하는 시스템은 웹으로 작동하며 검색 에이전트, 저장 노드, 검색 노드로 구성되어 키워드 및 검색 결과 수를 관리하고 검색을 수행한다. 최종 검색 결과로는 검색 키워드, 검색 결과 수, 검색 결과 수를 활용하여 두 키워드의 거리를 계산하는 NGD(Normalized Google Distance)가 제공된다.

#검색 엔진 #병렬 시스템 #키워드 검색 #빅데이터 #데이터과학 #Search Engine #Parallel system #keyword search #Big Data #Data Science

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S. Brin and L. Page, “The Anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine”, Computer Networks and ISDN Systems, vol.30, no.1-7, pp.107-117, Apr. 1998.

Google Flu Trend [Internet]. Avaliable: https://www.google. org/flutrends/about/ R. L. Cilibrasi and P. M. Vitanyi, “The google similarity distance”, IEEE Transactions on, Knowledge and Data Engineering, vol. 19, no. 3, pp.370-383, Mar. 2007.

Google Trend [Internet]. Available: https://www.google. com/trends J. Ginsberg, M. H. Mohebbi, R. S. Patel, L. Brammer, M. S. Smolinski and L. Brilliant, “Detecting influenza epidemics using search engine query data,” Nature, vol. 457, pp. 1012-1014, Feb. 2009.

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