A blog is a new media that is receiving a lot of attention. Its links enable us to get a hold of social relations between bloggers in a blog space, and the relations reflect bloggers' interests. Therefore, the ability to search documents in linked blogs is significant for bloggers. An egocentric search method was proposed to search for documents in such neighboring blogs. However, it takes quite considerable time to find the most valuable documents in a user's neighboring blogs when many blogs are linked to that user's blog. Therefore, the purpose of our study is to improve the egocentric search speed for important documents in the neighboring blogs. To achieve this goal, we are proposing a rapid egocentric search scheme that reduces the search space to more important blogs. Our study shows that the number of neighboring blogs, which are linked to a blog with trackbacks and comments, is important for estimating the authority of blog. In the experimental results, our method was four times as fast as the egocentric search using a breadth-first search strategy in searching for the top 5% of the most important documents in the neighboring blogs.
블로그는 새로이 많은 관심을 받고 있는 미디어이다. 블로그 사이의 연결은 블로그 공간 상의 사용자들 사이의 사회적 관계를 드러내고 있으며, 이는 사용자의 관심을 반영한다. 그러므로, 한 사용자의 블로그에 가깝게 연결된 다른 블로그를 검색하는 것은 사용자의 관심에 밀접한 블로그 문서를 검색할 수 있게 해 준다는 점에서 매우 중요하다.
이러한 이유로 자신과 연결된 다른 사용자의 블로그를 검색하는 에고센트릭 검색이 제안되었다. 그러나, 에고센트릭 검색 방법은 실시간으로 자주 업데이트되는 이웃 블로그의 수가 매우 많을 경우, 상대적으로 가치있는 이웃 블로그의 문서를 검색해 내는데 많은 시간이 소요되며, 1 단계 거리로 떨어져 있는 다른 사람들의 블로그 만을 검색하는 한계를 가지고 있다.
우리의 연구는 에고센트릭 검색의 속도를 향상시키는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 우리는 사용자 주위의 많은 블로그 중 상대적으로 가치 있는 이웃 블로그 만으로 에고센트릭 검색의 범위를 한정시켜 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 블로그의 가치를 추정하는 휴리스틱 함수를 만들었으며, 이웃 블로그의 가치를 평가하는데 트랙백과 코멘트로 커뮤니케이션하는 이웃 블로그의 수가 중요함을 발견하였다. 또한, 이 추정 함수를 사용하여 Best First Search 방식의 검색을 에고센트릭 검색에 도입하였을 때, 상대적으로 가치 있는 이웃 블로그의 문서를 검색하는데 있어서 에고센트릭 검색 속도가 향상됨을 확인하였다.
실험 결과에 따르면, 제안된 방법은 BFS (Breadth-first Search) 방법을 사용하는 에고센트릭 검색보다 상위 5%의 중요도를 가지고 있는 이웃 블로그의 문서를 검색해 나가는데 약 4 배 빠른 성능을 보여주었다.
