WebCrawler

Pinkerton, B. 1994. Finding What People Want: Experiences with the WebCrawler

이 논문은 1994년 10월, Chicago에서 열린 두번째 WWW 컨퍼런스에서 발표된 논문이다. WebCrawler 역시 웹의 resource discovery 문제 해결을 위해 웹 크롤러를 사용하는 검색엔진에 해당한다. 불과 5개월 간격이지만 첫번째 WWW 컨퍼런스에 등장한 검색엔진에 비해서 꽤 완성도 면에 있어서 나아진 면을 보인다.

WebCrawler의 디자인에 대한 설명은 웹에 대해서 잘 모르는 사람들도 이해할 수 있을 정도로 자세하고 쉽게 되어있어서, 웹 크롤러에 대한 설명이 필요하다면 참고할 만하다. WebCrawler의 architecture는 크게 Search Engine, Agents, Database, Query Server로 이루어진다. Search Engine은 크롤과 인덱싱 작업을 담당하며, 여러 프로세스 (15개)로 동시에 동작하는 Agents는 실제로 웹 페이지를 다운로드 받는 역할을 한다. Database는 문서의 메타데이터나 링크, full-text 인덱스를 저장한다. 특이한 점은 방문한 server들에 대한 정보를 가지고 있어서, 방문하지 않은 서버나 least recently visited 서버를 먼저 방문함으로써, 가능한 한 여러 서버들을 공평하게 방문하려고 시도한다는 것이다. Query Server는 사용자의 검색엔진 질의를 담당한다.

WebCrawler의 성능은 486 PC에서 1시간에 1000개의 문서를 인덱싱하는 정도라고 한다. 현재의 기계로는 1초에 그 정도 이상의 문서를 처리할 수 있음을 생각하면, 1000~10000배 이상의 성능 차이가 난다는 것을 알 수 있다. 게다가, 이러한 성능 차이는 웹 크롤러 – 검색엔진의 디자인에 많은 영향을 줄 것임에 틀림없다.

인덱싱은 IndexingKit이라는 라이브러리를 사용하는 것으로 보이고, lexical anlyzer, stop list, inverted index, vector-space model에 관한 언급들이 보인다.

이 논문에서 저자는 6개월 간의 WebCrawler 운영을 통한 교훈을 정리해놓았는데, 다음과 같다.

  • Full-text indexing is necessary
    • 당시에도 20% 가량의 웹 페이지들은 title을 가지고 있지 않았으며, title의 유효성을 인정하기 어렵기 때문에, full-text 인덱싱이 필수적이라는 견해를 보인다. 그리고 실제로 사람들이 원하는 것은 title이 아닌 내용에 대한 좀 더 나은 쿼리 기능을 원하고 있다는 면에서 full-text 인덱싱의 중요성을 설명하고 있다.
  • Precison is the limiting factor in finding documents
    • WebCrawler는 Recall을 적절히 만족시키고 있지만(adequate), Precison의 면에서 만족스럽지 못하다고 얘기하고 있다. 문서의 weighting이 도움이 되지만 false positive (irrelevant documents)를 제거하고 있지는 못했다고 한다. (이 문제는 랭킹의 문제로 보인다.) 또다른 문제는 사용자가 well-focused query를 던지지 못하는 문제를 언급하고 있으며, 사용자 쿼리의 평균 단어 수가 1.5이었다고 한다. 검색엔진이 보편화된 현재도 사용자들은 여전히 단순한 쿼리를 던지고 있다.
  • Breadth-first searching at the server level builds a useful index
    • 어떤 정보를 가지고 있는 서버만 발견할 수 있다면, 사용자들은 그 서버 내에서 좀 더 쉽게 navigate할 수 있기 때문에, Breadth-first searching이 사용자들을 만족시켜준다고 한다. navigational search라는 검색엔진의 용도라고 볼 수 있을 듯 하다. 또한, 크롤 전략 – 순서가 검색 결과에 영향을 미칠 수 있다는 인식이 보인다. 한편, BFS 크롤 전략의 다른 이익으로 politeness를 언급하고 있기도 하다.
  • Robot-like behavior is necessary now
    • 크롤러가 웹 트래픽을 낭비한다는 비판에 대해서 크롤러를 통해 오히려 웹 트래픽을 절감할 수 있다고 주장하고 있다. ALIWEB과 같이 사이트 별 인덱스를 사용하는 것이 아니라, 실제 문서를 인덱싱에 사용함으로써, 좀 더 나은 인덱싱 방법을 사용할 수 있음을 지적하고 있다.
  • Widespread client-based searching is not yet practical
    • 클라이언트에서 크롤러를 동작시켜 문서를 찾아내는 방법은 하나의 서버에서 인덱스를 만드는 방법에 비해 효율적이지 않음을 지적하고 있다. Future Work에서 클라이언트 기반 검색을 하더라도 이 결과를 사용자들이 공유하는 인덱스에 추가하는 방법을 제안하고 있다.

Future Work에서 좀 더 강력한 full-text 엔진의 기능으로, proximity searching과 query expansion & refinement를 제안하고 있다.

결론에서 크롤러에 기반한 검색엔진을 분산된 웹의 특성에 비유하고 있다. 크롤러에 기반한 검색엔진은, 웹 사이트들로부터 (아마도 인덱스 생성과 같은) 특별한 참여를 필요로 하지도 않고, 웹 프로토콜을 그대로 사용함으로써, 동작 방식과 정책의 분리가 가능해졌고, 여러 검색엔진이 여러가지 정책을 채용함으로써, 사용자는 자신의 필요에 적합한 검색엔진을 선택할 것이며, 기술은 좀 더 빠르게 성숙될 것이라고 저자는 예견하고 있다.

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