바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

logo

디지털 도서관 이용자의 검색행태 연구 - 검색 로그 데이터의 네트워크 분석을 중심으로 -

A Study on the Search Behavior of Digital Library Users: Focus on the Network Analysis of Search Log Data

한국도서관·정보학회지 / Journal of Korean Library and Information Science Society, (P)2466-2542;
2009, v.40 no.4, pp.139-158
https://doi.org/10.16981/kliss.40.4.200912.139
이수상 (부산대학교)
위성광 (부산대학교)
  • 다운로드 수
  • 조회수

초록

본 논문에서는 검색로그 데이터의 네트워크 분석방법을 통해 검색자들의 검색행위에 나타난 다양한 특성을 살펴보았다. 이러한 작업을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 검색자들은 검색어의 유사성에 따라 네트워크라는 연결구조를 나타내었다. 둘째, 특정한 검색자 네트워크에서 중심적인 위치를 차지하는 검색자들이 존재하였다. 셋째, 중심 검색자들은 다른 검색자들과 검색 키워드를 공유하고 있었다. 넷째, 전체 검색자들은 다수의 하위 집단으로 군집되어 있다. 이 연구의 결과는 네트워크 분석 방법에 의한 연관된 검색자와 검색어를 추천하는 알고리즘을 개발하는데 활용이 가능할 것이다.

keywords
Search Log, Network Analysis, Centrality Analysis, Ego Network, Clustering Analysis, 검색로그, 네트워크 분석, 중심성 분석, 에고 네트워크, 군집 분석, Search Log, Network Analysis, Centrality Analysis, Ego Network, Clustering Analysis

Abstract

This paper used the network analysis method to analyse a variety of attributes of searcher's search behaviors which was appeared on search access log data. The results of this research are as follows. First, the structure of network represented depending on the similarity of the query that user had inputed. Second, we can find out the particular searchers who occupied in the central position in the network. Third, it showed that some query were shared with ego-searcher and alter searchers. Fourth, the total number of searchers can be divided into some sub-groups through the clustering analysis. The study reveals a new recommendation algorithm of associated searchers and search query through the social network analysis, and it will be capable of utilization.

keywords
Search Log, Network Analysis, Centrality Analysis, Ego Network, Clustering Analysis, 검색로그, 네트워크 분석, 중심성 분석, 에고 네트워크, 군집 분석, Search Log, Network Analysis, Centrality Analysis, Ego Network, Clustering Analysis

참고문헌

1.

서진완, “로그화일(Log file)을 이용한 공공기관의 홈페이지 분석과 정책적 함의," 한국행정학회, 춘계학술대회발표논문집(2001), pp.501-517.

2.

박소연․이준호, “웹 검색 분야에서의 로그 분석 방법론의 활용도," 한국문헌정보학회, 학술발표논집, 제21집(2006), pp.81-94.

3.

Silverstein, C. et al., “Analysis of a very large web search engine query log," SIGIR Forum, Vol.33, No.4(1999), pp.6-12.

4.

이준호․박소연, “국내 웹 이용자의 검색 행태 추이 분석," 한국문헌정보학회지, 제30권, 제2호(2005), pp.147-160.

5.

이준호․박소연․권혁성, “질의 로그 분석을 통한 네이버 이용자의 검색 형태 연구," 정보관리학회지, 제20권, 제2호(2003), pp.27-42.

6.

박소연․이준호․김지승, “클릭 로그에 근거한 네이버 검색 질의의 형태 및 주제 분석," 한국문헌정보학회지, 제39권,제1호(2005), pp.265-278.

7.

손동원, 사회 네트워크 분석(서울 : 경문사, 2002), pp.3-4.

8.

이재윤, “계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구," 한국문헌정보학회지, 제40권, 3호(2006),pp.191-214.

9.

Drew Mackie, “Network mapping,” <http://www.williemiller.co.uk/network-mapping.htm> [cited 2009. 9. 20].

10.

<http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/Introduction_to_Social_Network_Methods.pdf> [cited 2009. 5. 27].

11.

정영미․이재윤, “지식 분류의 자동화를 위한 클러스터링 모형 연구," 정보관리학회지, 제18권, 제2호(2001),pp.203-230.

한국도서관·정보학회지