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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
214 - 217 (4page)

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일부 검색 엔진 서비스들이 연관 검색어를 추천하는 서비스를 운영하고 있지만, 대부분 검색 결과 상위에 랭크되는 페이지들의 내용과 괴리된 단어들을 제시하는 경우가 많다. 본 논문에서는 분산객체에 기초한 병렬처리로 검색 결과 페이지들을 재분석하여 연관 검색어를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 이 알고리즘이 네이버의 연관 검색어 추천 결과보다 현재의 이슈를 반영하는 적절한 연관 검색어를 추천하였으며, 병렬처리 구현은 단일 CPU 환경에 비해 최대 N (처리하고자 하는 페이지 수) 배까지 빠른 성능을 보여주었다.

목차

요약
1. 서론
2. 연관 검색어의 선정과 분산객체를 이용한 병렬처리
3. 실험 결과
4. 결론 및 토의
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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