Abstract
Knowledge retrieval service that uses collective intelligence which has special quality of open structure and can share the accumulative data is gaining popularity. However, acquiring the right needs for users from massive public knowledge is getting harder. Recently, search results from Google which is known for it's exquisite algorism, shows results for collective intelligence such as Wikipedia, Yahoo Q/A at the highest rank. Objective of this paper is to show that most answers come from human and to find the most influential people in on-line knowledge retrieval service. Hereupon, this paper suggest the influence value calculation algorism by analyzing user relation as centrality which social network is based on user activeness and reliance in Naver 지식iN. The influence value calculated by the suggested algorism will be an important index in distinguishing reliable and the right user for the question by ranking users with troubleshooting solutions in the knowledge retrieval service. This will contribute in search satisfaction by acquiring the right information and knowledge for the users which is the most important objective for knowledge retrieval service.
집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유 속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘에서 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색 결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, 야후 Q/A와 같은 소셜 검색엔진의 검색 결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자 중 영향력 자를 찾는 것에 목적을 둔다. 이에 국내 소셜 검색엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 소셜 네트워크 기반으로 정의하고, 사용자간의 관계를 중앙성으로 분석하는 영향력 지수 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 영향력 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 랭킹화 함으로써 질문에 적합하고신뢰성 있는 답변을 하는 사용자를 분별하는 지표가 되며 이를 바탕으로 지식검색 서비스내의 영향력 자를 식별 가능하게 된다. 이는 지식검색 서비스사용자의 최대 목적인 사용자가필요로 하는 정보와 지식을 보다 용이하게 획득 가능케 함으로써 검색 만족도 향상에 큰 기여를 할 것이다.