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소개글

[인터넷검색엔진][인터넷검색엔진 사례]인터넷검색엔진의 개념, 인터넷검색엔진의 일반적 특성, 인터넷검색엔진의 분류, 인터넷검색엔진의 평가 요소, 한국의 인터넷검색엔진 사례, 미국의 인터넷검색엔진 사례 분석에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 인터넷검색엔진의 개념

Ⅲ. 인터넷검색엔진의 일반적 특성

Ⅳ. 인터넷검색엔진의 분류
1. 디렉토리 검색
2. 키워드 검색
3. 메타 검색

Ⅴ. 인터넷검색엔진의 평가 요소
1. 실행효율
2. 저장효율
3. 검색효율
4. 조회율
5. 정확률
6. R-P그래프
7. 적합성(relevancy) 또는 우선순위(weight)

Ⅵ. 한국의 인터넷검색엔진 사례
1. 야후코리아
1) 야후!코리아 디렉토리 구조
2) 어떻게 카테고리를 찾아갈까
3) 키워드 검색의 사용
4) 키워드 검색 결과
2. 네이버(www.naver.com)
1) 네이버에서 알아야 할 기본 검색술
2) 검색종류

Ⅶ. 미국의 인터넷검색엔진 사례
1. AOL Search
2. AltaVista
3. Ask Jeeves
4. Direct Hit
5. Google
6. MSN Search

Ⅷ. 결론

참고문헌

본문내용

두에서 검색할 것인지, 아니면 어느 하나에서 검색할 것인지 지정하는 것이 가능하다.
(5) 도메인/호스트검색
웹 사이트 전체기 아니라 사용자가 원하는 도메인이나 호스트내에서만 검색할 수 있다. 예를 들어, \'컴퓨터\'란 질의어를 samsung.co.kr이라는 도메인에서만 검색하고자 하면 네이버 검색화면의 호스트 입력상자에 samsung.co.kr.을 쓴 후 검색하면 된다.
(6) 제목만 검색
제목만 검색하는 옵션도 검색 결과를 줄이기 위한 옵션의 한 가지이다. 검색어가 일반적이어서 지나치게 많은 검색 결과가 출력되는 경우에는 제목만 검색 옵션을 선택하면 제목에 해당 검색어가 있는 것만을 검색해준다.
Ⅶ. 미국의 인터넷검색엔진 사례
1. AOL Search
AOL 검색은 사용자가 한 장소에서 웹과 AOL고유의 콘텐츠를 검색할 수 있도록 한다. 위에 리스트한 외부 버전은 AOL 콘텐츠를 리스트에 포함하지 않는다. 카테고리와 웹 사이트에 대한 주요 리스트는 Open Directory 에서 제공된다. Inktomi 는 디렉토리 정보에 대한 보완으로 크롤러 검색 결과를 보여준다. AOL 검색 엔진의 출시 이전에는 Excite를 이용한AOL NetFind가 주요 검색 서비스로 사용되었다.
2. AltaVista
AltaVista 는 인덱스 되는 페이지로 친다면 웹에서 가장 큰 검색 엔진 중 하나로 자리 해 왔다. 포괄적이면서도 강력한 검색명령어로 인해 전문 사용자들이 특히 즐겨 사용해 왔다. 또한 일반적인 사용자들에게도 유용하도록 설계된 기능도 다수 제공하고 있는데 예를 들어 Ask Jeeves에서 제공되는 \"Ask AltaVista\" 결과나 Open Directory 에서 주로 제공되는 디렉토리 리스트가 그 중 하나이다. AltaVista는 1995년 공개되었다. 당시에는 디지털이 소유하고 있었으나 이후 디지털을 인수한 컴팩이 운영하였고 현재는 CMGI 가 관리하는 별도의 회사로 분리되었다.
3. Ask Jeeves
Ask Jeeves 는 사용자의 질문에 대해 정확한 페이지를 찾아 사용자를 안내하는 것을 목표로 하는 사람이 주가 되는 검색 엔진이다. 자신의 데이터베이스 내에서 원하는 답을 찾지 못할 경우 다양한 검색 엔진을 통해 일치하는 웹 페이지를 찾아 제공해 준다. 이 서비스는 베타 버전으로 출시되어 1997년 완전히 공개되었다. Ask Jeeves 검색결과는 AltaVista내에서도 볼 수 있다.
4. Direct Hit
Direct Hit 은 사용자들이 검색된 결과에서 무엇을 클릭 하는지를 모니터링 함으로써 다른 검색 엔진의 검색결과를 더 정교하게 만들어 준다. 다른 사이트보다 사용자들이 더 많이 클릭 한 사이트는 Direct Hit에서 높은 순위를 차지한다. 이런 특성상 인기도 엔진 이라는 별명으로도 불린다. Direct Hit 기술은 현재로서는 HotBot 에서 최고로 작동한다. 라이코스 검색결과도 더 세분화 시켜 주며 LookSmart 와 MSN 검색시 옵션으로 사용할 수도 있다. 또한 웹을 크롤링 해서 자신의 데이터베이스도 정교하게 만드는데 이 내용은 위의 링크를 이용해서 볼 수 있다.
5. Google
Google은 링크 인기도를 주로 사용하여 웹 사이트 순위를 매기는 검색 엔진이다. 특히 차와 여행과 같은 일반적인 단어의 검색 시 훌륭한 사이트를 찾는데 도움이 된다. 사용자들이 많이 링크한 사이트일수록 품질이 좋을 가능성이 많고 높은 순위를 차지하기 때문이다.
6. MSN Search
마이크로소프트의 MSN Search 서비스는 LookSmart 검색 엔진을 이용해 웹사이트 디렉토리를 주 페이지로 제공하고 있고 2차 검색 결과는 AltaVista를 이용해 제공한다. RealNames 와 Direct Hit 데이터도 사용할 수 있다. MSN Search는 또한 인터넷 익스플로러 5 버전 사용자들의 경우 과거 검색 결과를 저장할 수 있도록 하는 독특한 기능도 제공하고 있다.
Ⅷ. 결론
컴퓨터기술의 도입은 정보검색기술 및 정보검색서비스의 고도화에 큰 공헌을 하였으며, 실제로 다량의 데이터에 대한 신속한 검색을 가능하게 한 점에서는 더욱 더 그렇다고 할 수 있다. 그러나 서지정보 및 문헌에 대한 효과적인 검색이라는 측면에서 보면, 지금까지 개발되어 이용되고 있는 어떠한 컴퓨터처리 수법도 관련 주제내용을 정확하게 파악하고 표현을 완벽하게 구현하지는 못하고 있다. 정보검색시스템은 서지정보나 문헌의 검색식에 합치하는 결과를 얻는 것뿐만 아니라, 정보요구에 대하여 만족한 결과를 효율적으로 제공하는 것도 매우 중요한 문제이다. 기존의 대부분의 정보검색시스템은 이용자 측면보다는 주로 축적정보의 특성이나 이용 가능한 정보기술 측면이 강조되어 구축되어 왔다. 그러나 본래, 정보검색시스템은 이용자를 사전에 예상하여 구축하는 것이 바람직하다는 것은 이론의 여지가 없을 것이다. 왜냐하면, 정보검색시스템의 궁극적인 목적은 이용자의 검색질문 및 정보요구에 대하여 관련정보를 제공하는 것이기 때문이다. 결국, 정보검색시스템은 축적되거나 축적된 정보보다는 정보요구와 밀접한 관련을 가지고 있는 경우에 보다 더 이용자의 정보요구에 대한 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이러한 의미에서 오늘날의 정보기술의 급속한 발전과 정보검색서비스의 활발한 보급에 따라 정보검색의 관련 이론과 기술의 발전은 첫째, 새로운 검색원리의 개발이나 정보요구의 특성파악 등에 근거한 정보검색 이론 및 정보검색시스템의 고도화 둘째, 논리연산자에 근거한 기존의 검색방법에 대한 개선과 정보검색시스템의 사용방법의 향상이라는 두 가지로 구분 지을 수 있는데, 전자는 이론적 측면, 후자는 실제적 측면으로 설명할 수 있을 것이다.
참고문헌
○ 김준모(2003), 야후효과 인터넷 기지개, 세계일보
○ 김태훈, 인터넷 포탈의 지식 검색 서비스 전쟁1, emars
○ 김충석, 정보활용과 정보제공을 위한 인터넷, 컴앤북
○ 심상민(2000), 닷컴기업의 위기와 생존전략, 삼성경제 연구소 수석 연구원
○ 장세진, MCC 지음M&A 경영전략, 박영사
○ 전병국, 검색엔진 등록과 상위랭킹 전략
○ 혼종남, 인터넷 검색엔진 256배 활용, 영진출판사

키워드

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