"ユーザから検索語を受信する検索語受信部と、前記検索語と関連する人脈または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出する人脈抽出部と、前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供する検索結果提供部と、を含む検索結果提供システム。前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも1人の類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記ユーザが加入したコミュニティ前記類似ユーザまたは前記類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つを前記ユーザの人脈に設定する人脈設定部と、をさらに含む請求項1に記載の検索結果提供システム。前記類似ユーザ抽出部は、前記ユーザと類似の関心度を示す1次類似ユーザを抽出し、前記1次類似ユーザに基づいて前記ユーザと類似の関心度を示すN次類似ユーザに拡張抽出することを特徴とする請求項2に記載の検索結果提供システム。前記類似ユーザ抽出部は、前記ユーザのプロファイルまたは前記ユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出する請求項2または請求項3に記載の検索結果提供システム。前記類似ユーザ抽出部は、前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いて前記ユーザのプロファイルを生成し、前記ユーザのプロファイルを用いて前記ユーザの類似ユーザを抽出することを特徴とする請求項2から請求項4のいずれかに記載の検索結果提供システム。前記ユーザの類似ユーザ情報は、前記ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳またはRSSフィードの購読関係のうち少なくとも1つに基づいて決定されることを特徴とする請求項4または請求項5に記載の検索結果提供システム。前記人脈抽出部は、前記検索語との関連度または前記ユーザとの関連度のうち少なくとも1つによって前記設定されたユーザの人脈を整列し、上位n位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出することを特徴とする請求項2から請求項6のいずれかに記載の検索結果提供システム。前記検索結果提供部は、前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の検索結果提供システム。前記検索結果提供部は、前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書を検索語に対する関連度およびユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項1から請求項8のいずれかに記載の検索結果提供システム。前記検索結果提供部は、前記検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を前記ユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置することを特徴とする請求項1から請求項9のいずれかに記載の検索結果提供システム。前記検索結果提供部は、前記検索語との関連度または前記ユーザの関連度のうち少なくとも1つに基づいて前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦することを特徴とする請求項2から請求項7のいずれかに記載の検索結果提供システム。ユーザから検索語を受信するステップと、前記検索語と関連する人脈または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出するステップと、前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供するステップと、を含む検索結果提供方法。前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも1人の類似ユーザを抽出するステップと、前記ユーザが加入したコミュニティ前記類似ユーザまたは前記類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つを前記ユーザの人脈に設定するステップと、をさらに含む請求項12に記載の検索結果提供方法。前記類似ユーザを抽出するステップは、前記ユーザと類似の関心度を示す1次類似ユーザを抽出し、前記1次類似ユーザに基づいて前記ユーザと類似の関心度を示すN次類似ユーザに拡張抽出することを特徴とする請求項13に記載の検索結果提供方法。前記類似ユーザを抽出するステップは、前記ユーザのプロファイルまたは前記ユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出することを特徴とする請求項13または請求項14に記載の検索結果提供方法。前記類似ユーザを抽出するステップは、前記ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いて前記ユーザのプロファイルを生成するステップと、前記ユーザのプロファイルを用いて前記ユーザの類似ユーザを抽出するステップと、を含む請求項13から請求項15のいずれかに記載の検索結果提供方法。前記ユーザの類似ユーザ情報は、前記ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはRSSフィードの購読関係のうち少なくとも1つに基づいて決定されることを特徴とする請求項15または請求項16に記載の検索結果提供方法。前記検索語と関連する人脈または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出するステップは、前記検索語との関連度または前記ユーザとの関連度のうち少なくとも1つによって前記設定されたユーザの人脈を整列するステップと、上位n位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出するステップと、を含む請求項13から請求項17のいずれかに記載の検索結果提供方法。前記検索結果として提供するステップは、前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項12から請求項18のいずれかに記載の検索結果提供方法。前記検索結果として提供するステップは、前記検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書を検索語に対する関連度およびユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供することを特徴とする請求項12から請求項19のいずれかに記載の検索結果提供方法。前記検索結果として提供するステップは、前記検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を前記ユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置することを特徴とする請求項12から請求項20のいずれかに記載の検索結果提供方法。前記検索結果として提供するステップは、前記検索語との関連度または前記ユーザの関連度のうち少なくとも1つに基づいて前記類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦することを特徴とする請求項13から請求項18のいずれかに記載の検索結果提供方法。本発明は、ユーザの人脈に含まれるユーザと類似の関心度を有する類似ユーザneighbor、類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティにおいて検索語に対応する情報を検索することによって、ユーザごとに最適化された検索結果をユーザに提供するシステムおよび方法を提供する。また、本発明は、ユーザの人脈に基いてユーザが未加入のコミュニティを推薦することによって、ユーザが関心を有するコミュニティに加入できるように誘導するシステムおよび方法を提供する。本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムは、ユーザから検索語を受信する検索語受信部と、前記検索語と関連する人脈または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出する人脈抽出部と、前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供する検索結果提供部とを含んでもよい。本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムは、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも1人の類似ユーザを抽出する類似ユーザ抽出部と、前記ユーザが加入したコミュニティ、前記類似ユーザまたは前記類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つを前記ユーザの人脈に設定する人脈設定部とをさらに含んでもよい。本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、ユーザから検索語を受信するステップと、前記検索語と関連する人脈または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出するステップと、前記人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供するステップとを含んでもよい。本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、前記ユーザと類似の関心度を示す少なくとも1人の類似ユーザを抽出するステップと、前記ユーザが加入したコミュニティ、前記類似ユーザまたは前記類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つを前記ユーザの人脈に設定するステップとをさらに含んでもよい。本発明によれば、ユーザの人脈に含まれるユーザと類似の関心度を有する類似ユーザ、類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティに基いて検索語に対応する情報を検索することによって、ユーザごとに最適化された検索結果をユーザに提供することができる。また、本発明によれば、ユーザの人脈からユーザが未加入のコミュニティを推薦することによって、ユーザが関心を有するコミュニティに加入できるように誘導することができる。以下、本発明の実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法は、検索結果提供システムによって行うことができる。図1は、本発明の一実施形態に係る検索結果提供システムの構成を示すブロックダイアグラムである。本発明の一実施形態に係る検索結果提供システム100は、検索語を入力したユーザの人脈に含まれる類似ユーザが作成した文書、またはコミュニティに含まれる文書のうちで検索語と関連する文書を検索結果として提供することによって、ユーザが所望する検索結果に近い結果を導き出すことができる。特に、ユーザの人脈はユーザの関心度と類似の関心度を有する類似ユーザと類似ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザが加入したコミュニティで構成してもよい。この時、ユーザの人脈は、ユーザの直接的な類似ユーザである1次類似ユーザだけでなく、1次類似ユーザの類似ユーザである2次類似ユーザ、さらに同様に3次からN次まで拡張した類似ユーザを含んでもよい。なお、類似ユーザとは、あるユーザと類似の関心度を有する他のユーザを意味する。図1を参照すると、検索結果提供システム100は、類似ユーザ抽出部110、人脈設定部120、検索語受信部130、人脈抽出部140、および検索結果提供部150で構成してもよい。類似ユーザ抽出部110は、ユーザと類似の関心度を示す類似ユーザを抽出してもよい。一例として、類似ユーザ抽出部110は、ユーザのプロファイル、またはユーザの類似ユーザ情報を用いてユーザの類似ユーザを抽出してもよい。具体的に類似ユーザ抽出部110は、ユーザのプロファイルに含まれるキーワードと、異なるユーザのプロファイルに含まれるキーワードとの間の関連度に基づいて少なくとも1人の他のユーザをユーザの類似ユーザとして抽出してもよい。本発明の一実施形態によれば、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードに基づいて決定してもよい。この時、ユーザが作成した文書は、カフェ、ブログ、ミニホームページなどの様々なウェブサイトにアップロードした掲示物を意味してもよい。そして、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードの頻度数に基づいて抽出してもよい。具体的に、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを頻度数によって整列した後、頻度数が上位の所定数のキーワードをユーザプロファイルを構成するキーワードに決定してもよい。そして、ユーザの類似ユーザ情報は、ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはRSSフィードの購読関係のうち少なくとも1つに基づいて決定してもよい。例えば、ブログ類似ユーザ、コミュニティ会員、マイクロブログの友人などのソーシャルネットワークとメールアドレス帳に含まれる他のユーザ、ユーザのRSSフィードを購読している他のユーザ、ユーザがそのRSSフィードを購読している他のユーザなどが、検索語を入力したユーザの類似ユーザの対象となってもよい。結局、類似ユーザ抽出部110は、ユーザの類似ユーザ情報を介して抽出された類似ユーザのうちユーザのプロファイルに基づいて検索語を入力したユーザと類似の関心度を有する他のユーザを類似ユーザとして抽出してもよい。特に、ユーザのプロファイルは、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード212を含むため、ユーザの最近の関心度を反映してもよい。もちろん、ユーザの関心度は、固定的なものではなく時間によって変化する情報であるため、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード212は可変的であってもよい。例えば、ユーザが現在Aというキーワードに関心を有し、翌日、翌週、または翌月にはBというキーワードに関心を有することがあるため、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは時間によって変更してもよい。また、ユーザのプロファイルを構成するキーワードは、ユーザの年齢によって変更してもよい。したがって、キーワード212が変更されることにより、ユーザの類似ユーザも共に変更されてもよく、類似ユーザに決定される異なるユーザは、検索語を入力したユーザと現在の関心事が類似のユーザであってもよい。本発明の一実施形態によれば、類似ユーザ抽出部110は、ユーザと類似の関心度を示す1次類似ユーザを抽出し、1次類似ユーザに基づいてユーザと類似の関心度を示すN次Nは2以上類似ユーザとして拡張抽出してもよい。ソーシャルネットワーク上で人と人との関係は、ブログ、マイクロサイトのような特定の媒介体に接続されてもよい。何よりも、ソーシャルネットワーク上における人と人との接続関係は、互いに類似の関心度を示す場合に生成されるという点に鑑みる時、検索語を入力したユーザを中心に類似ユーザは繰り返し拡張抽出されてもよい。具体的に、類似ユーザ抽出部110は、検索語を入力したユーザと1次類似ユーザ関係を結んでいる他のユーザを検索語を入力したユーザの類似ユーザとして抽出してもよい。ここで、他のユーザは、検索語を入力したユーザの類似ユーザ情報を介して導き出すことができる。この時、検索語を入力したユーザのプロファイルに含まれるキーワードと1次類似ユーザの他のユーザのプロファイルに含まれるキーワード間の関連度が一定以上である場合、他のユーザを検索語を入力したユーザのキーワードに適合した1次類似ユーザとして抽出してもよい。この時、キーワード間の関連度は、プロファイルに属したキーワード間の同一関係、同意語関係、類似語関係、拡張関係によって異なって決定してもよい。また、類似ユーザ抽出部110は、ユーザの1次類似ユーザに基づいてユーザの2次類似ユーザを抽出してもよい。1次類似ユーザと2次類似ユーザとの間にも互いに類似の関心度を有すると見ることができ、1次類似ユーザのプロファイルに含まれるキーワードと2次類似ユーザのプロファイルに含まれるキーワード間の関連度に基づいて2次類似ユーザを抽出してもよい。このような方法を繰り返し適用すれば、N次類似ユーザまで抽出することができ、Nはシステムの構成によって変動してもよい。人脈設定部120は、ユーザが加入したコミュニティ、ユーザの類似ユーザ、または類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つをユーザの人脈に設定してもよい。すなわち、人脈は類似ユーザとコミュニティを含む概念である。ここで、類似ユーザはユーザの1次類似ユーザだけでなくN次類似ユーザまで含んでもよい。ユーザが加入したコミュニティはユーザのコミュニティ活動によって抽出してもよく、類似ユーザが加入したコミュニティは類似ユーザのコミュニティ活動によって抽出してもよい。類似ユーザ抽出部110と人脈設定部120を介してユーザと類似の関心度を示すユーザの人脈が設定されてもよい。もちろん、ユーザの関心度は、固定的なものではなく時間によって変動し得るため、ユーザの人脈は可変的である。この後、検索語受信部130は、ユーザから検索語を受信してもよい。そして、人脈抽出部140は、検索語を入力したユーザの人脈のうち検索語と関連する人脈、またはユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出してもよい。具体的に、人脈抽出部140は、検索語との関連度、またはユーザとの関連度のうち少なくとも1つによって設定されたユーザの人脈を整列し、上位n位に属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出してもよい。先に説明したように、ユーザの人脈はユーザの1次類似ユーザからN次類似ユーザ、ユーザが加入したコミュニティ、および類似ユーザが加入したコミュニティを含み、人脈抽出部140は、ユーザの人脈のうち検索語とユーザとの関連度に基づいて検索結果を提供するための人脈類似ユーザまたはコミュニティを抽出してもよい。そして、検索結果提供部150は、人脈と関連する文書を検索語の検索結果として提供してもよい。すなわち、抽出された人脈が類似ユーザの場合、検索結果提供部150は類似ユーザが作成した文書を検索結果として提供してもよい。もちろん、類似ユーザが作成した文書は、1次類似ユーザからN次類似ユーザのうち少なくとも1人の類似ユーザが作成した文書を含んでもよい。また、抽出された人脈がコミュニティの場合、検索結果提供部150はコミュニティに含まれる文書を検索結果として提供してもよい。具体的に、検索結果提供部150は、検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。ここで、人脈と関連する文書は、人脈に含まれるユーザの類似ユーザ、ユーザが加入したコミュニティ、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書を含んでもよい。ここで、ユーザの類似ユーザとは、1次類似ユーザだけでなくN次類似ユーザまで拡張された概念である。この時、検索結果提供部150は、検索語の検索結果においてユーザが加入したコミュニティと関連する文書をユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置してもよい。言い換えれば、ユーザが加入したコミュニティは、類似ユーザが加入したコミュニティよりユーザの関心度をより正確に反映しているという点で検索結果において上位に位置してもよい。さらに、検索結果提供部150は、検索語との関連度またはユーザの関連度に基づいて類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。すなわち、ユーザの人脈に含まれるコミュニティは、ユーザの関心度と関連があるため、ソーシャルネットワークを拡張するという側面で類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。実施形態によっては、検索結果提供部150が検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書に対して検索語に対する関連度とユーザとの人脈間の関連度を総合した総合関連度順に従って整列して検索語の検索結果として提供してもよい。以下では、具体的な例を用いて検索結果を提供する過程を説明する。図2は、本発明の一実施形態によってユーザの類似ユーザを抽出する過程の一例である。図2を参照すると、各ユーザのプロファイルが示されている。このうち、ユーザu1210を、検索語を入力した者と仮定する。図2に示すように、ユーザのプロファイルは、ユーザ識別情報id211、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード212、および検索語を入力したユーザの類似ユーザ識別情報id213を含んでもよい。先に説明したように、ユーザが作成した文書に含まれるキーワード212は、ユーザがコミュニティ、サイト、ミニホームページ、カフェ、ブログ等を介して自身の関心度を示す文書に含まれるキーワードであってもよい。図2を参照すると、検索語を入力したユーザu1210に対して1次類似ユーザのユーザu2220および拡張された2次類似ユーザのユーザu3230が抽出されたと仮定する。この時、1次類似ユーザのユーザu2220は、ユーザu1210のキーワード212とユーザu2220のキーワード212との間の関連度を算出することによって抽出してもよい。この時、キーワード212の間の関連度は、プロファイルに属するキーワードの間に同一関係、同意語関係、類似語関係、拡張関係によって異なるように決定してもよい。この時、ユーザu1210の作成文書240からユーザu1210のプロファイルを構成するキーワード212を抽出してもよい。同じように、ユーザu2220の作成文書250からユーザu2220のプロファイルを構成するキーワード212を抽出し、ユーザu3230の作成文書260からユーザu3230のプロファイルを構成するキーワード212を抽出してもよい。図2を参照すると、ユーザu2220は、ユーザu1210の1次類似ユーザに該当する。ユーザu3230は、ユーザu1210の1次類似ユーザのユーザu2220に基づいて抽出してもよい。具体的に、ユーザu3230は、ユーザu2220のキーワード212とユーザu3230のキーワード212との間の関連度を算出することによって抽出してもよい。そして、ユーザu3230は、ユーザu1210の2次類似ユーザでユーザu1210と類似の関心度を有すると扱ってもよい。このような過程を介してユーザu1210と類似ユーザ関係にある1次類似ユーザからN次類似ユーザまで繰り返し拡張抽出することができる。システムの構成によってNは変動してもよい。また、プロファイルを構成するユーザu1210のキーワード212は、ユーザu1210の現在の関心度を示すものであり、時間によって可変的であってもよい。キーワードが変動することによって抽出されるユーザu1210の類似ユーザも図2と異なるように抽出してもよい。図3は、本発明の一実施形態によりユーザおよび類似ユーザのコミュニティをユーザの人脈に設定する過程を示す図である。図3に見られるように、コミュニティのプロファイルを生成してもよい。コミュニティプロファイルは、コミュニティc1310、コミュニティc2320、コミュニティc3330のそれぞれに対してコミュニティ識別情報id311、コミュニティに含まれる文書のキーワード312、およびコミュニティに加入したユーザの識別情報id313で構成してもよい。図2で詳しく見たように、検索語を入力したユーザu1210に対してユーザu2220とユーザu3230が類似ユーザとして抽出された。そして、人脈設定部120は、ユーザu1210の類似ユーザであるユーザu2220とユーザu3230、または類似ユーザであるユーザu2220とユーザu3230がそれぞれ加入したコミュニティであるコミュニティc1310、コミュニティc2320およびコミュニティc3330をユーザu1210の人脈として設定してもよい。もちろん、人脈設定部120は、ユーザu1210が加入したコミュニティもユーザu1210の人脈として設定してもよい。そして、ユーザu1210の人脈は、ユーザu1210の類似ユーザであるユーザu2220、ユーザu3230と、ユーザu1210が加入したコミュニティ、または類似ユーザのユーザu2220、ユーザu3230のそれぞれが加入したコミュニティで構成してもよい。何よりも、類似ユーザのユーザu2220、ユーザu3230のそれぞれが加入したコミュニティは、ユーザu1210が直接加入しなくてもユーザu1210の人脈に決定することができ、検索語を入力したユーザu1210の人脈はより広い範囲に設定することができる。図4は、本発明の一実施形態によりユーザにコミュニティを推薦する過程を示す図である。図4を参照すると、コミュニティc2320とコミュニティc3330は、ユーザu1210が作成した文書に含まれるキーワードである映画と関連がある。そして、検索結果提供部150は、ユーザu1210の人脈のうち検索語との関連度、またはユーザu1210との関連度を算出した後、検索語との関連度順で整列した時に一定の順位に属しながらユーザu1210が未加入のコミュニティc1310、コミュニティc2320とコミュニティc3330をユーザu1210に推薦してもよい。ユーザu1210は、コミュニティc1310とコミュニティc3330に加入することによって、ソーシャルネットワークが拡張されると同時にユーザu1210の関心度がより明白になると見ることができる。また、検索結果提供部150は、検索語を入力しなかったユーザu2220とユーザu3230にも未加入のコミュニティを推薦してもよい。もちろん、すべてのコミュニティを推薦するためはなく、ユーザu2220とユーザu3230のそれぞれの関心度と関連する一定順位内のコミュニティが推薦される。図5は、本発明の一実施形態により、ユーザ、検索語および人脈間の関連度を説明するための図である。人脈抽出部140は、検索語と関連する人脈、またはユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出してもよい。この時、人脈抽出部140は、数1に示される数式の選好度関数preferencescorefunctionSU,Ni,Qを用いて人脈と検索語との関連度、人脈とユーザとの関連度を算出することができる。この時、Niはi番目の人脈のノードであり、UはユーザUser510でありQQueryは検索語を意味する。ユーザ510が検索語を入力すれば、検索語と関連する人脈520,530,540を識別することができる。ここで、人脈はユーザ510の類似ユーザ、ユーザ510が加入したコミュニティ、またはユーザ510の類似ユーザが加入したコミュニティを含んでもよい。図6は、本発明の一実施形態により、人脈とユーザ間の関連度を算出する過程を説明するための図である。図6を参照すると、ユーザid1610のプロファイルとユーザid7620のプロファイルが示される。この時、ユーザid1610が関心を有するキーワードは旅行、映画、スマートフォンであり、ユーザid7620が関心を有するキーワードは映画、A映画、B映画、C映画である。また、ユーザid1610の類似ユーザは、ユーザid7、ユーザid3であり、加入したコミュニティはコミュニティc1であることを知ることが出来る。そして、ユーザid7620の類似ユーザは、ユーザid1、ユーザid3であり、加入したコミュニティは、コミュニティc1であることを知ることが出来る。すなわち、ユーザid1610とユーザid7620とは、互いに類似ユーザ関係にあり、共通するユーザid3が類似ユーザに設定されており、同じコミュニティc1に加入したことが分かる。図7は、本発明の一実施形態により人脈と検索語間の関連度を算出する過程を説明するための図である。図7を参照すると、ユーザid7700のプロファイルが示されている。この時、ユーザid7700は、検索語映画q1を入力したと仮定する。すなわち、検索語は映画とq1というキーワードで構成される。そして、ユーザid7620が関心を有するキーワードは、映画、A映画、B映画、C映画であり、ユーザid7620が作成した文書から抽出することができる。そして、ユーザid7620の類似ユーザはユーザid1、ユーザid3であり、加入したコミュニティは、コミュニティc1であることを知ることが出来る。図7において、tfq1=0.9映画、tfq2=0.3q1と決定され、このような値を数式3に適用することによって人脈と検索語間の関連度を算出することができる。図8は、本発明の一実施形態に係る検索結果の一例を示す図である。図8は、検索語がスマートフォン、アプリであり、検索語を入力したユーザのプロファイルに含まれるキーワードがスマートフォン、アプリである場合を示す。この時、検索結果820は、従来の一般検索結果を示し、検索結果820は本発明の一実施形態によって人脈に基づく検索結果を示す。検索結果810に含まれる検索結果リスト811、812は、ユーザとの関連度が低いことが分かる。しかし、検索結果820に含まれる検索結果リスト821、822は、ユーザとの関連度が高いことが分かる。特に、検索結果820に含まれる検索結果リスト821はユーザの人脈のうちユーザが加入したコミュニティで抽出された文書であり、検索結果リスト822はユーザの人脈のうちユーザの類似ユーザが作成した文書、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティで抽出された文書であってもよい。すなわち、検索結果リスト821は、検索結果リスト822よりユーザとの関連度が高いと言える。すなわち、図8を参照すると、ユーザの人脈を介して検索結果820を提供することにより、従来の検索結果810よりもユーザが実際に所望する検索結果リストを提供できる可能性が高くなり、これにより検索満足度が向上し得る。それだけでなく、ユーザの人脈に属するが、ユーザが未加入の類似ユーザのコミュニティも推薦することによって、ソーシャルネットワークも拡張することのできる機会を提供してもよい。図9は、本発明の一実施形態に係る検索結果提供方法を示すフローチャートである。検索結果提供システム100の類似ユーザ抽出部110は、ユーザと類似の関心度を示す少なくとも1人の類似ユーザを抽出してもよい。一例として、類似ユーザ抽出部110は、ユーザのプロファイル、またはユーザの類似ユーザ情報に基づいて前記ユーザの類似ユーザを抽出してもよい。この時、類似ユーザ抽出部は、ユーザが作成した文書に含まれるキーワードを用いてユーザのプロファイルを生成し、ユーザのプロファイルを用いてユーザの類似ユーザを抽出してもよい。そして、ユーザの類似ユーザ情報は、ユーザのソーシャルネットワーク、メールアドレス帳、またはRSSフィードの購読関係のうち少なくとも1つに基づいて決定してもよい。そして、類似ユーザ抽出部110は、ユーザと類似の関心度を示す1次類似ユーザを抽出して、1次類似ユーザに基づいてユーザと類似の関心度を示すN次類似ユーザに拡張抽出してもよい。すなわち、ユーザの類似ユーザは、1次類似ユーザ関係だけでなく、より拡張された2次、3次からN次類似ユーザ関係まで拡張することができる。検索結果提供システム100の人脈設定部120は、ユーザが加入したコミュニティユーザの類似ユーザ、またはユーザの類似ユーザが加入したコミュニティのうち少なくとも1つを前記ユーザの人脈に設定してもよい。ここで、ユーザの類似ユーザは1次類似ユーザからN次類似ユーザまでを意味する。先に説明したユーザは検索語を入力したユーザとして、検索語を入力する前に予めユーザの人脈が設定され、DBに格納されるか、または検索語を入力すればリアルタイムでユーザの人脈を設定することができる。検索結果提供システム100の検索語受信部130は、ユーザから検索語を受信してもよい。検索語は、少なくとも1つのキーワードで構成してもよい。検索結果提供システム100の人脈抽出部140は、ユーザの人脈のうち検索語と関連する人脈、または前記ユーザと関連する人脈のうち少なくとも1つを抽出してもよい。検索語と関連する人脈は、検索語と人脈との間の関連度によって抽出され、ユーザと関連する人脈はユーザと人脈間の関連度によって抽出してもよい。具体的に、人脈抽出部140は、検索語との関連度、またはユーザとの関連度のうち少なくとも1つによって設定されたユーザの人脈を整列し、上位の所定順位までに属する人脈に含まれる類似ユーザ、またはコミュニティを抽出してもよい。検索結果提供システム100の検索結果提供部150は、抽出された人脈と関連する文書を前記検索語の検索結果として提供してもよい。一例として、検索結果提供部150は、検索語と関連する文書のうち前記人脈と関連する文書をユーザと人脈間の関連度によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。この時、検索結果提供部150は、検索語の検索結果において、前記ユーザが加入したコミュニティと関連する文書をユーザの類似ユーザが加入したコミュニティと関連する文書より高い順位に配置してもよい。追加的に、検索結果提供部150は、検索語との関連度、またはユーザの関連度に基づいて類似ユーザが加入したコミュニティのうちユーザが未加入のコミュニティをユーザに推薦してもよい。実施形態によっては、検索結果提供部150が検索語と関連する文書のうち人脈と関連する文書に対して検索語に対する関連度とユーザと人脈間との関連度を総合した総合関連度順によって整列して検索語の検索結果として提供してもよい。上述したように本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。"