최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.
The selection of keywords for bidding is a critical component of paid search advertising. When the number of possible keywords is enormous, it becomes difficult to choose the best keywords for advertising and then subsequently to assess their effect. To this end, we propose an ultrahigh dimensional keyword selection approach that not only reduces the dimension for selections, but also generates the top listed keywords for profits. An empirical analysis using a unique panel dataset from a large online clothes retailer that advertises on the largest search engine in China (i.e., Baidu) is presented to illustrate the usefulness of our approach.
This paper introduces a search method based on conceptual graph. A hyperlink information is essential to construct conceptual graph in web. The information is very useful as it provides summary and further linkage to construct conceptual graph that has been provided by human. It also has a property which shows review, relation, hierarchy, generality, and visibility. Using this property, we extracted the keywords of web documents and made up of the conceptual graph among the keywords sampled from web pages. This paper extracts the keywords of web pages using anchor text one out of hyperlink information and makes hyperlink of web pages abstract as the link relation between keywords of each web page. 1 suggest this useful search method providing querying word extension or domain knowledge by conceptual graph of keywords. Domain knowledge was conceptualized knowledged as the conceptual graph. Then it is not listing web documents which is the defect of previous search system. And it gives the index of concept associating with querying word.
실시간검색어는 실시간으로 관심이 급상승하는 검색어에 대한 것으로 한정될 뿐 아니라 포털사이트마다 순위 차이가 있으므로 지속가능성을 파악하기 힘든 한계를 가지고 있다. 실시간검색어에 대한 지속가능성을 평가하는 것은 이러한 한계를 극복하고 예측가능성을 제공해준다는 측면에서 그 의미가 크다. 특히 한 달 이상 지속되는 장기 지속 검색어의 경우 사회적으로 관심이 오래 지속된 이슈로서 가치가 높다. 따라서 본 논문에서는 실시간검색어 순위에 기반한 관심도와 실시간검색어의 지속주수, 지속일수, 지속시간에 기반을 둔 지속도를 각 포털사이트 및 통합 포털사이트 별로 파악한 다음, 관심도와 지속도가 높은 것을 기준으로 지속가능성을 평가하여, 장기 지속가능성이 높은 실시간이슈를 도출하는 방법을 제시하고자 한다.
포털사이트의 실시간 검색키워드는 검색횟수의 순간증가율이 높은 순서대로 나타나므로 짧은 시간에 관심도가 급상승하는 이슈는 쉽게 보여주지만, 포털사이트별로 다른 결과가 도출되고 일정기간에 대한 이슈는 나타내지 못하는 한계가 있다. 따라서, 일정기간 동안의 전체 실시간 검색키워드에서 핵심 이슈를 찾고 각 포털사이트별로 집계한 결과와 이들의 차이를 분석한 결과를 보여주는 것은 이슈를 보다 실제적으로 이해할 수 있는 근거를 제공하고 자주 변화하는 실시간 검색키워드에 대한 일관성을 유지할 수 있게 해준다는 측면에서 의미가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 두 개의 포털사이트에서 제공하는 실시간 검색키워드의 주간 분석을 통하여 주간 핵심 이슈를 추출하고 이들의 차이를 분석한다. 두 포털사이트의 실시간 검색키워드 중요도 점수에 대한 독립표본 t검정과 실시간 검색키워드 생존함수에 의한 생존분석 결과, 두 포털사이트는 차이가 있다는 것을 보였다.
현재 다양한 검색엔진들이 사용되고 있다. 검색엔진은 메타태그 정보를 기본으로 크롤링, 색인생성, 검색 결과 출력의 3단계를 거치며, 사용자가 원하는 자료의 검색을 도와준다. 그러나 키워드를 기반으로 검색해서 얻은 방대한 문서가 관련이 없거나 적은 문서일 경우도 많다. 이러한 문제점 때문에 검색 결과에서 내용을 파악하여 정확도를 분류를 해야 하는 번거로운 일이 발생하게 된다. 다양한 검색엔진을 통해 추출된 결과의 경우 검색엔진의 인덱스는 주기적으로 업데이트 되지만 가중치에 대한 기준과 업데이트 주기는 검색엔진마다 다르고 검색 순위 산정 기준이 서로 다르기 때문에 동일한 키워드를 검색어로 입력하고도 서로 다른 검색 순위를 보여주는 단점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 기존 검색엔진 대신 사용자가 입력한 키워드와 문서의 연관성을 추출하여 사용자가 찾고자 하는 키워드를 입력했을 때 키워드와 문서의 연관성을 향상 시킬 수 있는 LSTM모델을 설계하고자 한다.
인기 검색어 리스트는 현재 가장 인기 있는 검색어의 순위를 보여주는 서비스로서 네이버와 같은 포털사이트가 제공한다. 이 리스트에서의 순위 변화는 특정 검색어에 대한 사람들의 관심의 변화를 반영한다. 본 논문은 인기 검색어의 순위 변화를 예측하기 위해 시계열 모델링 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 과거 순위와 기계학습 모델이 적용되었고, 여기서 해결해야 할 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 과거 순위 데이터를 분석한 결과, 70% 이상의 검색어가 리스트에서 소멸 후 재출현하는 현상을 보였다. 소멸 후의 순위는 손실 값으로 볼 수 있으며, 이를 해결하기 위해서 다양한 처리 방법을 적용하였다. 둘째, 과거 순위 데이터는 시계열 데이터이므로 최적 윈도우 크기를 계산하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최적 윈도우 크기는 동일한 검색어들이 서로 다른 두 시점에서 내용상 의미가 달라지는 최단 소멸기간으로 볼 수 있음을 밝혔다. 성능 평가를 위해서 4가지의 기계학습 기법과 2년 동안 수집한 네이버, 다음, 네이트의 인기 검색어 리스트 데이터를 사용하였다.
Purpose: This study examined whether there are seasonal variations in the number of plantar fasciitis cases from the database of the Korean Health Insurance Review & Assessment Service and an internet search of the volume data related to plantar fasciitis and whether there are correlations between variations. Materials and Methods: The number of plantar fasciitis cases per month was acquired from the Korean Health Insurance Review & Assessment Service from January 2016 to December 2019. The monthly internet relative search volumes for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" were collected during the same period from DataLab, an internet search query trend service provided by the Korean portal website, Naver. Cosinor analysis was performed to confirm the seasonality of the monthly number of cases and relative search volumes, and Pearson and Spearman correlation analysis was conducted to assess the correlation between them. Results: The number of cases with plantar fasciitis and the relative search volume for the keywords "plantar fasciitis" and "heel pain" all showed significant seasonality (p<0.001), with the highest in the summer and the lowest in the winter. The number of cases with plantar fasciitis was correlated significantly with the relative search volumes of the keywords "plantar fasciitis" (r=0.632; p<0.001) and "heel pain" (r=0.791; p<0.001), respectively. Conclusion: Both the number of cases with plantar fasciitis and the internet search data for related keywords showed seasonality, which was the highest in summer. The number of cases showed a significant correlation with the internet search data for the seasonality of plantar fasciitis. Internet big data could be a complementary resource for researching and monitoring plantar fasciitis.
Naver, a leading search engine in South Korea, may show modified and reorganized search results for some trendy and popular keywords; when popular words such as the titles of soap operas and films are searched for,all the detailed and well-organized information regarding them can be presented. By recognizing that search engines may modify and reorganize search results for some popular keywords, we mathematically model the impact of the degree of modification of search results on the search engine's profit to derive its optimal modification degree. We show how the optimal degree of search result modification may change according to the different shapes of the search engine's advertising revenue function.
In a keyword search scheme a user stores encrypted data on an untrusted server and gives a database manager a capability for a keyword which enables a database manager to find encrypted data containing the keyword without revealing the keyword to the database manager. Conjunctive keyword search scheme enables a user to obtain data containing all of several keywords through only one query. One of the security requirements of conjunctive keyword search schemes is that a malicious adversary should not be able to generate new valid capabilities from the observed capabilities. In U:5 paper we show that conjunctive keyword search schemes are not secure. In particular, given two capabilities corresponding two sets of keywords, an adversary is able to generate a new capability corresponding to the dierence set of two keywords sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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