차세대 검색엔진 시스템, 검색어 키워드없이 서술어 문장만으로 관련 지식을 제공하는 페이스북+빙의 검색엔진

페이스북이 개발한 검색엔진 - 그래프서치

 

특정 검색키워드가 없어도, 그와 연계된 데이타를 분석한 정보를 가지고 결과값을 도출해주는 검색엔진이다.

 

 

 

 

 

그래프 검색의 구조

 

 

마이크로소프트 빙과 페이스북의 검색엔진이 통합하면서 더욱 새롭고 감각적인 검색엔진의 세계로 우리를 이끌어줄 것으로 기대된다.

 

일례로 기존의 검색엔진은

 

'우리 동네 잘하는 치과' 또는 '내 친구들이 방문하는 음식점' 이라고 하면 검색결과가 나오지 않았고, 이러한 검색어를 치지는 않았다. 하지만,  페이스북의 데이타베이스 연결 추적방식 덕에 그러한 검색어를 입력해도 관련된 결과값이 도출될 것이다.

 

네이버나 다음에서는 '청주 용암동 치과' , '돈암동 음식점' 이렇게 검색을 쳐야만 했다.

 

그래프서치는 검색어에 구체적인 단어가 없어도 나와 일치되는 검색결과를 보여준다는 것이다.

 

내 친구들이 즐겨듣는 음악

 

내 친구들이 즐겨찾는 여행지

 

청주에 사는 친구들이 즐겨보는 책

 

대전에 사는 친구들이 자주만나는 연예인

 

등등의 검색어로 새로운 정보의 가능성을 제시해 줄 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

이 기술은 페이스북에서 활동한 친구정보, 프로필정보, 사진정보, 활동로그, 첨가된 동영상, 첨가된 지도, 첨가된 음악, 첨가된 관심도를 검색에 반영하여 최종 결과값을 도출하는데 활용하기 때문에 구체적인 검색어를 입력하지 않아도 아주 멋진 검색결과를 유도할 수 있다.

 

이미 데이터마이닝 기법이 검색엔진에 반영되어질 것을 예상하고 있었다.

데이터마이닝이란 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정을 말한다.

 

추후, 구체적인 데이타값을 입력치 않아도 행동과 관계만 가지고도 원하는 검색결과를 도출하게 된다.

 

 

 

 

생각해보라! 미래의 세상을

 

미래에 로보트에게 우리가 명령을 내리는 것입니다.

 

" 등산을 가기 위해서 추천하는 장소와 등산복을 어떻게 입으면 좋은지 알려라 "

 

라고 말입니다.

 

그러면, 이렇게 사용자의 기호분석과 행동분석, 인자(요소)분석, 인맥분석, 타임라인분석 등을 통해서, 최적의 결과값을 도출해 낼 수 있는 것이죠.

 

어쩌면, 누군가가 검색으로 "내 친구들중에서 핸섬하고 잘생기고 착하고 내 전화를 잘 받아 줄수 있는 사람" 이라고 검색하면 그 결과가 바로 '나'가 나올수 도 있는 것이죠.

 

이제 머지 않아 네이버와 다음도 긴장해야 할듯 합니다.

 

세종대왕이 창조한 한글로 돈을 버는 네이버와 다음은 이제 그렇게 구체적인 키워드 value값을 입력치 않아도 검색이 되는 지능형 검색으로 가는 시대에 또 다른 복병을 만나게 될 것입니다.

 

관계형검색엔진이....

지능형검색엔진이......

행동분석형 검색엔진이.....

 

 

참고로. 구글의 pregel 대용량그래프처리 시스템과 카네기멜론대학의 Powergraph 분산-병렬그래프 처리 시스템도 있다.