• 제목/요약/키워드: Realtime search word

검색결과 3건 처리시간 0.016초

시계열분석과 인공신경망을 이용한 실시간검색어 변화 예측 (Predicting changes of realtime search words using time series analysis and artificial neural networks)

  • 정민영
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제15권12호
    • /
    • pp.333-340
    • /
    • 2017
  • 실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.

실시간 검색어 연관 분석을 통한 핵심 이슈 선정 (Selecting a key issue through association analysis of realtime search words)

  • 정민영
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제13권12호
    • /
    • pp.161-169
    • /
    • 2015
  • 포털 사이트의 실시간 검색어는 현재 관심이 급상승하고 있는 이슈를 보여주기 위해 주로 검색횟수가 많은 순서에 따라 몇 초 간격으로 제공되고 있다. 그렇지만 너무 짧은 시간 내에 순위가 바뀌는 실시간 검색어의 특성 때문에 하루의 핵심 이슈를 비켜가는 문제가 발생한다. 본 논문에서 이러한 문제를 보완하기 위해 검색어들 사이의 연관 분석을 통하여 검색어들이 관련된 핵심 이슈를 도출하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 실시간 검색어를 순위와 상대적 관심도를 기반으로 점수화하여 집단별 기술통계를 통해 최상위 10개의 검색어를 도출한다. 그 다음으로 지지도와 신뢰도를 기반으로 연관 규칙을 추출하고 이를 가시화하는 그래프 결과를 바탕으로 핵심 이슈를 선정한다. 실험 결과는 단일 최상위 실시간 검색어보다 연관분석을 통해 높은 점수로 선정된 핵심 이슈가 더 큰 의미를 갖는다는 것을 보여준다.

실시간 검색어 분석을 이용한 인터넷 정보 관심도 분석 (An Analysis on Internet Information using Real Time Search Words)

  • 노기섭
    • 문화기술의 융합
    • /
    • 제4권4호
    • /
    • pp.337-341
    • /
    • 2018
  • 온라인 미디어의 지속적인 발전과 최근 모바일 컴퓨팅 사용 환경이 급격하게 개선됨에 따라 인터넷 정보의 유통이 공급자 중심 단방향에서 소비자 중심의 양방향으로 빠르게 변화하였다. 이에 따라 인터넷 정보의 관심도를 측정하는 것이 공급자와 소비자에게 중요한 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 국내 인터넷 정보제공 업체에서 제공하는 실시간 검색어를 자동화된 소프트웨어를 구현하여 1개월간의 데이터를 수집하고, 실시간 검색어의 지속시간을 분석하여 인터넷 정보 관심도를 분석하였다.