1. 수행배경

■ 다양한 기술의 발전과 시대의 변화와 함께 정보를 찾고 이용하는 행동은 증가 하지만 검색 포털 사용자 대부분이 검색 결과에 대한 만족도가 낮음.

 

 

■ 현 검색 시스템에서는 정보가 줄글식으로 구성.

 

 

■ 연관도가 떨어지는 경우도 많기 때문에 원하는 정보를 빠르고 정확하게 찾아 내는 것이 어려움.

2. 수행기간

           

2019년 03월 07일 ~ 2019년 06월 13일

3. 개발작품 설명

• python을 기반으로 웹 crawling을 통한 정보 수집과 Word2Vec을 이용한 연관도 분석을 이용하여 검색결과를 시각화하여 플라스크 프로그램을 통해 웹 페이지에 나타나도록 진행.

• mltplotlib 을 통해 그래프로 나타냄

• 플라스크를 통해 홈페이지를 만든 후 에 검색기능 적용후 결과값이 나옴

4. 활용방안

• ■  검색결과의 키워드와 연관성을 시각화하여 한눈에 보여주기 때문에 핵심 이슈를 빠르게 파악 가능.

   

  ■ 기존의 유사단어 시스템( Ex)연관 검색어 )에서 보여주지 않았던 유사 빈도를 통해 우선 순위를 정해 검색의 효율성 증대.

   

  ■ 파악한 핵심 이슈를 가지고 좀 더 관심 있는 이슈를 찾아내서 필요한 정보를 찾는 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대.