Abstract
Today, most web pages are being created in the blogspace or evolving into the blogspace. A blog entry (blog page) includes non-traditional features of Web pages, such as trackback links, bloggers' authority, tags, and comments. Thus, the traditional rank algorithms are not proper to evaluate blog entries because those algorithms do not consider the blog specific features. In this paper, a new algorithm called "Blog-Rank" is proposed. This algorithm ranks blog entries by calculating bloggers' reputation scores, trackback scores, and comment scores based on the features of the blog entries. This algorithm is also applied to searching for information related to the users' queries in the blogspace. The experiment shows that it finds the much more relevant information than the traditional ranking algorithms.
오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
