개인화의 구현은 보통 통계 기법을 이용한다.
그러나 한국 사용자의 경향은 편중이 워낙 강해서
개인화를 아무리 해봐야 그 사람의 성향 그룹을 알기 어렵다.
따라서 사용자가 자신이 원하는 개인화 집단을 직접 선택하도록 유도하는 것도 방법이다.
아래에 그룹형 개인화의 한 예시를 보인다.
[개인화 검색을 위한 with 문법 제안]
구글 검색에는 site:나 link:와 같은 검색 문법이 있다.
개인화를 위한 with: 문법을 제안해 본다.
1. 개인화는 로그인을 해야만 의미가 있는데 검색을 하기 위해 로그인을 하는 경우는 별로 없다.
2. 충분한 데이터가 쌓이고 그것이 충분한 특성을 보여야 의미가 있는데 일반 사용자의 성향은 그만큼 뚜렷하지 않다.
그러나 도드라지는 특성을 보이는 특정 그룹은 개인화할 수 있다.
일반적인 개인화 검색에 비해 좋은점은
자신이 속하지 않은 개인화 집단의 결과에도 접근할 수 있다는 것이다.
한가지 고려할 점은
검색어 입력 중에 어떤 개인화 그룹이 존재하는지를 충분히 인지하도록 돕는 것이다.
with: 문법을 쓸 때 사용가능한 개인화 그룹을 제안해주는 기능적인 보조장치가 필요하다.
그러나 한국 사용자의 경향은 편중이 워낙 강해서
개인화를 아무리 해봐야 그 사람의 성향 그룹을 알기 어렵다.
따라서 사용자가 자신이 원하는 개인화 집단을 직접 선택하도록 유도하는 것도 방법이다.
아래에 그룹형 개인화의 한 예시를 보인다.
[개인화 검색을 위한 with 문법 제안]
구글 검색에는 site:나 link:와 같은 검색 문법이 있다.
개인화를 위한 with: 문법을 제안해 본다.
1. 개인화는 로그인을 해야만 의미가 있는데 검색을 하기 위해 로그인을 하는 경우는 별로 없다.
2. 충분한 데이터가 쌓이고 그것이 충분한 특성을 보여야 의미가 있는데 일반 사용자의 성향은 그만큼 뚜렷하지 않다.
그러나 도드라지는 특성을 보이는 특정 그룹은 개인화할 수 있다.
'OO'를 검색할 경우 - (영문자 'O' 두개를 입력한 것이다.)
검색어를 "OO"라고 입력하면 일반적인 검색 결과에서는 '객체지향'이 나온다.
그러나 검색문법을 "OO with:오타쿠"라 지정했다면 '건담 더블오'가 나올 수 있다.
일반적인 개인화 검색에 비해 좋은점은
자신이 속하지 않은 개인화 집단의 결과에도 접근할 수 있다는 것이다.
'라면'을 검색할 때 신라면만 나왔더라도
'라면 with:초딩'을 검색하여 스낵면의 결과를 보는 것이 가능하다.
평소에 초딩 성향을 전혀 보이지 않았더라도 아무 문제없다.
한가지 고려할 점은
검색어 입력 중에 어떤 개인화 그룹이 존재하는지를 충분히 인지하도록 돕는 것이다.
with: 문법을 쓸 때 사용가능한 개인화 그룹을 제안해주는 기능적인 보조장치가 필요하다.