The implementation of the depth search system for relations of contents information based on Ajax

콘텐츠 정보의 연관성을 고려한 Ajax기반의 깊이 검색 시스템 구현

Recently, the Web has been constructed based on collective intel1igence and growing up quickly. User created contents have been made the mainstream in this environments. So it's required to make an efficient technique of searching for the contents. The current searching technique mainly is achieved by key words. Semantic Web based on similarity and relationship of a language and using user tags in web2.0 also have been researched with activity. Generally, the web of the participation architecture has a lot of user created contents, various forms and classification. Therefore, it is necessary to classify and to efficiently search for a lot of user created contents. In this paper, we propose a depth searching technique considering the relationship among the tags that descript user contents. It is expected that the proposed depth searching techniques can reduce the time taken to search for the unwanted contents and the increase the efficiency of the contents searching using a service of suggestion words in tags groups.

최근 웹은 집단지성을 근간으로 참여형 구조를 형성하고 이를 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 이 환경에서 사용자에 의해 생성된 콘텐츠는 정보의 주류를 형성하고 있으며 이들의 효율적인 검색기법이 요구된다. 현재 콘텐츠의 검색은 주로 키워드용 기반으로 운영 되고 있으며, 언어의 유사성과 관계를 고려한 시맨틱 웹(Semantic web)에 대한 연구나 웹2.0환경의 사용자 태그 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 참여형 구조의 웹 환경은 사용자에 의해 생성된 대량의 콘텐츠와 다양한 형태 및 분류 구조를 가진다. 그 결과 이들의 효율적인 분류와 검색 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 검색을 위한 태그들 간의 연관성을 고려한 깊이 검색 시스템을 제시한다. 이를 통해 불필요한 콘텐츠 검색을 줄이고 집단에 포함된 제시어 서비스를 통해 콘텐츠 검색의 효율성을 증가시킬 수 있을 것이다.