An Efficient Extended Query Suggestion System Using the Analysis of Users' Query Patterns

Abstract

주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다. With the service suggesting additional extended or related query, search engines aim to provide their users more convenience. The extended or related query suggestion service based on popularity, or by how many people have searched on web using the query, has limitations to elevate users' satisfaction, because each user's preference and interests differ. This paper will demonstrate the design and realization of the system that suggests extended query appropriate for users' demands, and also an improvement in the computing process between entering the first search word and the subsequent extension to the related themes. According to the evaluation the proposed system suggested 41% more extended or related query than when searching on Google, and 48% more than on Yahoo. Also by improving the shortcomings of the extended or related query system based on general popularity rather than each user's preference, the new system enhanced users' convenience further.

Cite this paper

@article{kim2012efficient,
  title = {{An Efficient Extended Query Suggestion System Using the Analysis of Users' Query Patterns}},
  author = {Kim, Young-An and Park, Gun-Woo},
  journal = {한국통신학회논문지},
  volume = {37},
  number = {7C},
  pages = {619--626},
  year = {2012},
  doi = {10.7840/kics.2012.37.7c.619}
}

Made from the index record. Check names, capitalisation and page numbers against the paper. Need another style? AI for Research has over 10,000.

Related papers