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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백주련 (평택대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
719 - 729 (11page)

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2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확·신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
#검색엔진 #딥웹 #범용검색엔진 #수직검색엔진 #하이브리드검색엔진 #Search engine #Deep web #General search engine #vertical search engine #Hybrid search engine

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 검색엔진
Ⅲ. 다중검색엔진구성
Ⅳ. 하이브리드검색엔진
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (26)

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[인터넷자원] - / 0000 / Total number of websites google schola [단행본] - C. Asselin / 2006 / Discover and exploit the invisible web for competitive intelligence / Digimind google schola [학술지(정기간행물)] - M. K. Bergman / 2001 / The deep web: surfacing hidden value / The Journal of Electronic Publishing 7 (1) google schola [학술지(정기간행물)] - B. He / 2007 / Accessing the deep web / Communications of the ACM 50 (5) : 95 ~ 101 google schola [학술지(정기간행물)] - Y. Ru / 2005 / Indexing the invisible web: a survey / Online Information Review 29 (3) : 249 ~ 265 Crossref

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