소셜 검색은 통상적인 웹 검색과는 달리 사용자 성향을 검색 결과에 반영하여 사용자 개개인에 최적화된 검색 결과를 제공하는 검색 기법이다. 검색 결과에 사용자 성향 정보가 어떻게 반영되느냐에 따라 검색 결과 순위가 변경된다. 따라서 소셜 서비스로부터 다양한 속성을 추출하여 사용자 개개인에 최적화된 결과를 제공하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간 속성을 고려한 위치 기반 소설 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색시간을 고려해 적합한 후보군을 생성한 후 인기도와 사용자 성향을 반영하여 질의 결과에 대한 순위를 부여한다. 이를 통해 상세 검색 조건이 없는 포괄적인 질의에 효과적인 검색 결과를 제공할 수 있으며, 불필요한 연산량을 감소시켜 검색 속도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한다.
Social search is a search scheme that provides the optimized search results using user preferences unlike a conventional Web search. Search result ranking is changed depending on how user preferences are applied to search results. Therefore, many studies have been conducted for providing optimum results to each individual by extracting various properties from the social services. In this paper, we propose a location based social search scheme using time property. The proposed scheme generates the candidates in consideration of the search time and then ranks the query results through popularity and user preferences. By doing so, the proposed scheme provides an effective search result on a comprehensive query with no specified conditions and improves the search performance by reducing unnecessary computational complexity. To show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluation.
