KR100699977B1

KR100699977B1 - 데이터베이스 검색 시스템에서 관련 검색을 식별하기 위한방법 및 장치

Info

Publication number: KR100699977B1
Application number: KR1020027015584A
Authority: KR
Inventors: 필립지. 로렉스; 토마스에이. 술러닐; 브래들리알. 호가드
Original assignee: 오버처 서비시스, 인코포레이티드
Priority date: 2000-05-22
Filing date: 2001-05-18
Publication date: 2007-03-27
Also published as: KR20030003739A; JP2003534602A; EP1297453A4; JP3860036B2; KR100719009B1; GB2388678B; DE10196212T1; WO2001090947A1; US20100106706A1; AU2001263275B2; DE60141904D1; KR20050071717A; CN1430751A; US6876997B1; CA2409642C; GB0229482D0; EP1297453A1; AU2011201608A1; AU2008202363A1; AU2005225097A1

Abstract

검색 결과 리스트를 발생시키는 방법은 검색자가 이용할 관련 검색을 또한 제공한다. 검색자가 제시한 검색 요청과 일치점을 발생시키는 검색 목록은 다수의 검색 목록을 포함하는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 식별된다. 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터 발생된 관련 검색 데이터베이스에 내장된 관련 검색 목록은 검색 요청에 관련되어 식별된다. 식별된 검색 목록 중 한개 이상의 식별된 검색 목록을 포함하여 검색 결과 리스트가 검색자에게 되돌아온다.

Description

데이터베이스 검색 시스템에서 관련 검색을 식별하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR IDENTIFYING RELATED SEARCHES IN A DATABASE SEARCH SYSTEM}

본 특허 문헌의 개시물의 일부는 저작권 보호가 행해지는 내용을 포함한다. 미국 특허 및 상표 오피스 특허 파일 또는 기록들에 나타난 바와 같이, 저작권 소유자는 특허 문헌 또는 특허 개시물을 누군가가 팩스 재생하는 것에 대하여 이의를 제기하지 않지만, 모든 저작권을 보유하고 있다.
첨부된 컴퓨터 프로그램 소스 코드의 부록이 여기에 포함되어 있다. 부록은 참고로 본 명세서에 포함되어 있고, 상술된 바와 같인 저작권 보호가 행해지는 내용을 포함하고 있다.

본 발명은 예를 들어, 인터넷 기반 검색 엔진을 이용하여 검색 결과 리스트를 발생시키기 위한 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 특히, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(pay for placement database)로부터 검색 결과를 발생시키고 관련 검색 데이터베이스로부터 관련 검색의 리스트를 발생시키키는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

네트워크 내에 저장된 흥미로운 정보를 사용자가 찾아내기 위해 월드와이드웹같은 컴퓨터 네트워크 상에서 사용가능한 정보를 검색하기 위해 검색 엔진이 자주 사용된다. 검색 엔진을 이용하기 위해서는 사용자나 검색자가 일반적으로 웹페이지와 같은 정보 목록을 발생시키기 위해 사용하고, 검색자가 접근 및 이용할 수 있는 하나 이상의 검색 용어들을 입력한다. 검색으로부터 얻은 정보는 사용자가 입력한 검색 용어 중 한개 이상과 정보 사이에서 구축되는 관련성의 결과로 흔히 식별된다. 정보를 검색 용어와 관련시키고 관련 정보를 식별하는 데 있어 여러 다른 기술들이 여러 다른 검색 엔진에서 사용된다. 이 검색 엔진들은 식별 정보를 사용자에게 제공하는 데 있어서도 서로 다른 기술들을 이용한다. 따라서, 정보가 나타날 가능성은 검색을 실행하는 데 사용되는 검색 엔진에 따라 좌우된다.

이 불확실성은 월드와이드웹 상에서 정보를 가용하게 하는 웹페이지 운영자들의 주요 관심사항이다. 이 설정에서는 동일 그룹의 잠재적 관점 또는 고객에 대해 경쟁하고 있는 웹페이지 운영자나 광고자가 다수 존재한다. 따라서, 검색 결과로 식별되는 웹페이지 능력은 웹페이지의 성패에 있어 중요하다. 따라서, 웹페이지 운영자는 검색 결과로 웹페이지가 나타날 가능성을 증가시키고자 한다.

검색 결과로 나타나는 보다 예측가능한 방법을 웹페이지 운영자에게 제공하는 한 종류의 검색 엔진은 "페이포 플레이스먼트(pay for placement)" 배열로서, 광고자나 웹페이지 운영자가 검색 엔진 운영자에게로의 대금지급에 동의한 금전적 합계에 적어도 부분적으로 기초하여 웹페이지가 디스플레이된다. 웹페이지 운영자는 검색 용어의 사용자 입력에 응답하여 발생되는 검색 결과 세트 내 특정 위치에 대하여 입찰액으로 불리는 대금을 지불하는 데 동의한다. 입찰액이 높을수록 검색 결과 세트에서 보다 좋은 위치를 차지할 것이다. 따라서, 웹페이지 운영자는 그들의 웹페이지가 그 용어에 대한 검색 결과로 보여질 가능성을 증가시키기 위해, 하나 이상의 검색 용어들에 보다 높은 입찰 가격을 두려고 시도할 수 있다. 그러나, 비슷한 검색 용어가 많이 있고, 웹페이지 운영자가 모든 잠재적 관련 검색 용어에 대해 일일이 입찰하는 것이 어렵다. 마찬가지로, 모든 검색 용어에 대해 입찰이 이루어지는 것은 쉽지 않다. 따라서, 검색 엔진 운영자는 어떤 입찰도 없는 임의의 검색 용어를 이용하여 실행된 검색으로부터 어떤 수입도 얻지 못할 수 있다.

게다가, 현존 웹페이지의 수가 계속해서 증가하고 있기 때문에, 사용자가 관련 검색 결과를 찾는 것이 더욱 어려워지고 있다. 관련 검색 결과를 얻을 때의 어려움은 사용자가 입력한 검색 용어에 대한 검색 엔진의 의존도 때문에 더욱 커진다. 사용자가 받아들이는 검색 결과는 사용자가 입력한 검색 용어에 직접 좌우된다. 어떤 검색 용어의 입력은 관련 검색 결과를 나타내지 않을 수도 있고, 약간 다른 검색 용어만 입력해야만 관련 검색 결과를 얻을 수도 있다. 따라서, 검색 용어 선택이 검색 과정의 중요한 부분이 되곤 한다. 검색 엔진에 제공할 검색자용 관련 검색을 추천하는 것이 검색자와 광고자에게 모두 도움이 될 것이다. 그러나, 현재의 검색 엔진에서는 검색 엔진 운영자가 관련 검색 결과를 생성하는 관련 검색 용어를 사용자에게 제공할 수 없다. 이 결점을 극복하는 시스템이 필요하다.

소개용으로, 발명의 한 실시예에 따르면, 검색 요청은 검색자로부터 수신되고 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 검색을 수행하는데 사용된다. 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서는 웹페이지 로케이터를 포함한 검색 목록과, 나열된 웹페이지의 운영자가 지불하는 입찰액이 저장된다. 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 이용한 검색은, 검색자에게 제시되는 검색 결과를 생성한다. 검색 요청은 또한 관련 검색 데이터베이스에서 검색을 수행하기 위해 사용된다. 관련 검색 데이터베이스가 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 콘텐트를 이용하여 적어도 부분적으로 형성되었다. 관련 검색 데이터베이스의 검색이, 검색자에게 제시되는 관련 검색의 리스트를 생성한다.

두 번째 실시예에 따르면, 관련 검색 데이터베이스가 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 이용하여 생성된다. 페이포 플레이스먼트 데이터베이스가 참조한 모든 웹페이지로부터의 모든 텍스트가 저장되고 변환된 색인을 생성하기 위해 사용된다. 데이터베이스를 이용하여 얻은 관련 검색 결과의 연관성 및 활용성을 높이기 위해 추가적인 색인이 사용된다.
본 발명의 예시적인 실시예들의 상기 설명은 단지 도입용으로 제공되었다. 이 섹션의 어느 것도 이하의 청구범위에 대한 제한으로 여겨지지 않고, 청구범위가 발명의 범위를 정의한다.

도 1은 컴퓨터 네트워크와 관련된 데이터베이스 검색 시스템을 나타내는 블록도표.

도 2는 도 1의 데이터베이스 검색 시스템을 운영하는 방법을 설명하는 흐름도.

도 3은 도 1의 데이터베이스 검색 시스템을 운영하는 방법을 설명하는 흐름도.

도 4는 도 2에 도시되는 방법의 일부를 보다 상세하게 설명하는 흐름도.

도 5는 도 2에 도시되는 방법의 일부를 보다 상세하게 설명하는 흐름도.

도 6은 관련 검색 데이터베이스를 형성하는 방법을 설명하는 흐름도.

도 7은 데이터베이스로부터 유사 페이지 정보를 제거하는 방법을 설명하는 흐름도.

이제 도면을 참조하면, 도 1은 컴퓨터 네트워크(102)와 관련하여 도시되는 데이터베이스 검색 시스템(100)의 블록도표이다.

데이터베이스 검색 시스템(100)은 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(104), 관련 검색 데이터베이스(106), 검색 엔진 웹서버(108), 관련 검색 웹서버(110), 그리고 검색 엔진 웹페이지(114)를 포함한다. 서버(104, 106, 108)는 클라이언트 컴퓨터(122)나 광고자 웹서버(120)에 의해 네트워크(102) 상에서 접근할 수 있다.

도시되는 실시예의 네트워크(102)는 인터넷으로서, 인터넷 프로토콜같은 적합한 표준에 따라 데이터 통신을 제공한다. 다른 실시예에서는 다른 네트워크 시스템이 독립적으로 사용될 수도 있고, 인터넷과 연계하여 사용될 수도 있다. 네트워크(102)에서의 통신은 인터넷 프로토콜이나 유사 데이터 통신 표준에 따르는 것이 바람직하다. 데이터 통신의 신뢰성을 보장할 수 있다면 다른 데이터 통신 표준이 사용될 수도 있다.

데이터베이스 검색 시스템(100)은 클라이언트와 서버 구조의 일부로 구성된다. 인터넷같은 컴퓨터 네트워크의 범주에서, 클라이언트는 서버 프로그램이라 알려진 또다른 프로세스에 의해 제공되는 서비스를 요청하는 프로그램, 작업, 또는 응용프로그램같은 또다른 프로세스에 의해 제공되는 서비스를 요청하는 프로그램, 작업, 또는 응용프로그램같은 프로세스이다. 클라이언트 프로세스는 다른 서버 프로그램이나 서버 자체에 관해 어떤 작업 세부사항을 알 필요없이 요청한 서비스를 이용한다. 네트워크 시스템에서, 클라이언트 프로세스는 대응하는 서버 프로세스를 실행하는 또다른 컴퓨터에 의해 제공되는 공유 네트워크 리소스에 접근하는 컴퓨터 상에서 실행되는 것이 통상적이다. 서버는 통상적으로 네트워크같은 통신 매체 상에서 접근가능한 원격 컴퓨터 시스템이다. 서버는 컴퓨터 네트워크에 대한 정보 제공자의 역할을 한다. 따라서, 시스템(100)은 광고자 웹서버(120)와 클라이언트 컴퓨터(122)와 같은 클라이언트에 의해 접근하기 위한 서버로 작용한다.

클라이언트 컴퓨터(122)는 종래의 개인용 컴퓨터, 워크스테이션, 또는 그 외 다른 크기의 컴퓨터일 수 있다. 각각의 클라이언트 컴퓨터(112)는 전형적으로 한개 이상의 프로세서, 메모리, 입력 및 출력 장치, 그리고 모뎀같은 네트워크 인터페이스를 포함한다. 광고자 웹서버(120), 검색 엔진 웹서버(108), 관련 검색 웹서버(110), 및 계좌 관리 웹서버(112)가 마찬가지로 설정될 수 있다. 그러나, 광고자 웹서버(120), 검색 엔진 웹서버(108), 관련 검색 웹서버(110), 및 계좌 관리 웹서버(112)는 각각 별도의 사설 네트워크에 의해 연결되는 여러 컴퓨터를 포함할 수 있다.

클라이언트 컴퓨터(112)는 월드와이드웹 브라우저 프로그램(124)을 실행한다. 이러한 프로그램으로는 넷스케이프 커뮤니케이션사의 네비게이터와 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 예로 들 수 있다. 검색될 특정 웹페이지의 주소를 입력하기 위해 사용자가 브라우저 프로그램(124)을 이용한다. 이 주소들은 URL(Uniform Resource Locators)이라고 불린다. 게다가, 일단 페이지가 검색되면, 웹페이지에 포함된 다른 웹페이지에 대한 하이퍼링크를 사용자가 클릭할 때 다른 페이지나 레코드에 대한 접근을 브라우저 프로그램(124)이 제공할 수 있다. 이러한 하이퍼링크는 자동화 방식으로 제공하여, 또 다른 페이지의 URL을 사용자가 입력하고 이 페이지를 검색하는 작업을 자동으로 처리한다. 이 페이지들은 평이한 텍스트 정보나, 소프트웨어 프로그램, 그래픽, 오디오 데이터, 비디오 데이터 등과 같이 보다 복잡한 디지털-인코딩된 멀티미디어 콘텐트를 콘텐트로 포함하는 데이터 레코드일 수 있다.

클라이언트 컴퓨터(122)는 네트워크(102)를 통해 여러 네트워크 정보 제공자와 통신한다. 이 정보 제공자는 광고자 웹서버(120), 계좌 관리 서버(112), 검색 엔진 서버(108), 및 관련 검색 웹서버(110)를 포함한다. 바람직하게는, 통신 기능이 HTTP(HyperText Transfer Protocol)에 의해 제공되지만, FTP, SNMP, 텔넷, 그리고 본 기술 분야에 공지되어 있는 수많은 다른 프로토콜들이 사용될 수도 있다. 바람직하게는, 검색 엔진 서버(108), 관련 검색 서버(110), 그리고 계좌관리 서버(112)는 광고자 서버(120)와 함께 월드와이드웹 상에 위치한다. 1999년 5월 29일자 미국특허출원 09/322,627 호 "System and Method for Influencing a Position on a Search Result List Generated by a Computer Network Search Engine"와, 2000년 1월 31일자 미국특허출원 09/494,818 호 "Method and System for Generating a Set of Search Terms"가 본출원의 양수인에게 양도되었고, 여기서 참고로 인용된다. 이 출원들은 검색 엔진 시스템의 추가적 특징들을 공개한다.

도시되는 실시예의 계좌 관리 웹서버(112)는 디스크 시스템 및 처리 시스템과 같은 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 데이터베이스는 기저장 매체에 저장되고, 광고자 계좌 정보를 내장한다. 클라이언트 컴퓨터(122)에서 실행되는 종래의 브라우저 프로그램(124)은 계좌 관리 서버(112)에 저장된 광고자 계좌 정보에 접근하는 데 사용될 수 있다.

검색 엔진 웹서버(108)에서는, 브라우저 프로그램(124)을 통해 검색 엔진 웹서버(108)에 질의를 제출할 수 있는 다른 웹서버 상의 검색 엔진 웹서버 URL이나 사이트를 항해할 때, 웹페이지 상에서 사용가능한 수백만개의 페이지 중에서 관심있는 페이지를 식별하기 위해 네트워크 사용자가 키워드 질의를 타이핑할 수 있다. 발명의 한 실시예에서는 검색 엔진 웹서버(108)가 계좌 관리 서버(112)에 의해 실행된 입찰 과정 결과에 의해 형성되고 얻어진 관련 엔트리를 적어도 부분적으로 포함하는 검색 결과 리스트를 발생시킨다. 검색 엔진 웹서버(108)는 클라이언트 컴퓨터(122) 측 사용자가 입력한 검색 용어에 관련된 정보를 내장하는 문서들에 대한 하이퍼텍스트 링크의 리스트를 발생시킨다. 검색 엔진 웹서버는 이 리스트를 웹페이지(114) 형태로 네트워크 사용자에게 전달하고, 이 리스트는 클라이언트 컴퓨터(122)에서 실행되는 브라우저(124)에 디스플레이된다. 검색 엔진 웹서버의 한 실시예는 URL http://www.goto.com/의 웹페이지를 항해함으로서 발견될 수 있다.

검색 엔진 웹서버(108)가 네트워크(102)에 연결된다. 발명의 한 실시예에서, 검색 엔진 웹서버(108)는 다수의 검색 목록을 포함하는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 포함한다. 데이터베이스(104)는 사용자 질의에 따라 검색 결과를 발생시키는 데 사용되는 검색 목록 레코드의 콜렉션을 내장하고 정렬시킨다. 각각의 검색 목록 레코드는 관련 웹페이지나 문서의 URL, 제목, 설명 텍스트, 그리고 입찰액을 내장한다. 게다가, 검색 엔진 웹서버(108)가 계좌 관리 서버(112)에 연결될 수 있다. 계좌 관리 서버(112)가 네트워크(102)에 연결될 수도 있다.

더욱이, 도 1의 실시예에서, 데이터베이스 시스템(100)은 관련 검색 웹서버(110)와 관련 검색 데이터베이스(106)를 더 포함한다. 관련 검색 웹서버(110)와 데이터베이스(106)는 질의에 응답하여 검색 결과와 함께 검색자에게 제시하기 위한 제안된 관련 검색을 제공하도록 동작한다. 서버(108)와 같은 검색 엔진 웹서버를 이용하여 정보에 대한 검색을 실행하는 사용자는 웹사이트 검색 엔진의 색인 데이터에 비해 부적절하게 초점이 맞추어진 검색을 실행하는 경우가 잦다. 사용자는 "음악"처럼 너무 모호하고 일반화된 검색 용어를 이용할 수도 있고, "1950년대 초반 뉴올리언스 지방의 핫재즈"처럼 너무나 구체적인 검색용어를 이용할 수도 있다. 일부 사용자는 검색 엔진으로부터 유용한 정보를 원활하게 얻기 위해 그 질의를 정제하기 위한 보조수단을 필요로한다. 관련 검색 웹서버(110)는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(104)의 능력에 보다 적합한 질의 제안을 사용자에게 제공한다.

도시되는 실시예에서, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(104)는 광고자 웹서버(120)와 같은 웹서버를 운영하는 광고자에 관련하여 구축된다. 광고자 웹페이지(121)가 광고자 웹서버(120)에 디스플레이된다. 광고자나 웹사이트 프로모터는 계좌 관리 서버(112)에 상주하는 계좌를 통해 다른 광고자와의 경쟁적 입찰 과정에 참가할 수 있다. 광고자는 광고자 웹사이트의 콘텐트에 관련된 수많은 검색 용어에 입찰할 수 있다.

웹사이트 프로모터에 의해 제출되는 입찰액은 클라이언트 컴퓨터(122)를 이용하여 검색자에게 검색 결과를 제시하는 것을 제어하는 데 사용된다. 광고자가 입찰한 검색 용어를 이용하여 검색이 실행될 때 검색 엔진 웹서버(108)에 의해 발생된 검색 결과 리스트 상의 위치는 입찰액이 높을수록 좋아진다. 한 실시예에서, 광고자가 입찰한 금액은 검색 결과 리스트 페이지 상의 하이퍼링크를 통해 광고자웹사이트에 접근할 때마다 광고자 계좌로부터 공제되는 대금을 포함한다. 검색자는 광고자의 하이퍼링크에 관련된 정보를 검색하는 검색 요청을 개시하기 위해 마우스같은 컴퓨터 입력 장치로 하이퍼링크를 클릭한다. 바람직하게는, 검색 결과 리스트 하이퍼링크에 대한 각각의 접근이나 클릭은 클릭을 광고자에 대한 계좌 식별자와 관련시키기 위해 검색 엔진 웹서버(108)로 리디렉션된다. 이 리디렉션 작용은 검색자에게는 보이지 않는 것으로서, 검색자가 클릭한 검색 결과 리스트 하이퍼링크를 이용하여 광고자의 URL에 접근하기 전에 검색 결과 페이지 내에 코딩된 계좌 정보에 접근할 것이다. 도시되는 실시예에서, 검색 결과 리스트 페이지 상의 광고자의 웹사이트 설명과 하이퍼링크에는 광고자 목록이 대금지불된 목록이라는 표시가 있다. 각각의 대금지불된 목록은 검색 결과 리스트를 통한 광고자 사이트로의 각각의 진입에 대해 광고자가 지불하는 클릭당 비용에 대응하는 자금을 디스플레이한다.

검색자는 대응하는 웹페이지에 접근하기 위해 상기 검색 결과 페이지의 각각의 목록에 연계된 하이퍼텍스트 링크를 클릭할 수 있다. 하이퍼텍스트 링크는 인터넷 상의 어느 위치엔가 존재하는 웹페이지에 접근할 수 있고, 광고자 웹서버(120)에 위치하는 광고자 웹페이지(121)에 대한 대금지불 목록을 포함한다. 발명의 한 실시예에서, 검색 결과 리스트는 광고자의 입찰 결과로 가격이 매겨지지 않고, 잉크토미, 라이코스, 또는 야후 검색 엔진처럼 종래 검색 엔진에 의해 발생되는, 비-지불 목록을 또한 포함한다. 비-지불 하이퍼텍스트 링크는 편집 팀에 의해 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(104)에 수동으로 색인되는 링크를 또한 포함할 수 있다. 바람직하게는, 비-지불 목록이 검색 결과 페이지 상에서 지불된 광고자 목록 다음에 나타난다.

관련 검색 웹서버(110)는 검색 엔진 웹페이지(114)를 이용하여 입력될 때, 클라이언트 컴퓨터(122)측 검색자로부터의 검색 요청을 받는다. 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(104)로부터 발생된 관련 검색 목록을 포함하는 관련 검색 데이터베이스(106)에서는 관련 검색 웹서버(110)가 검색 요청에 관련된 관련 검색 목록을 식별한다. 검색 엔진 웹서버(108)와 연계하여, 관련 검색 웹서버(110)는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 위치한 식별된 검색 목록과, 관련 검색 데이터베이스(106)에 위치한 한개 이상의 식별된 관련 검색 목록을 포함한 검색 결과 리스트를 검색자에게 되보낸다. 관련 검색 데이터베이스(106)에 연계된 관련 검색 웹서버(110)의 동작은 도 2-5를 참고하여 아래에서 더욱 상세하게 설명될 것이다. 관련 검색 데이터베이스(106)의 형성은 도 6을 참고하여 아래에서 설명될 것이다.

도 2는 도 1의 데이터베이스 검색 시스템(100)을 운영하기 위한 방법을 설명하는 흐름도이다. 이 방법은 블록 200에서 시작한다. 도 2의 방법과 여기서 설명되는 그 외 다른 방법을 구현하기 위한 자바 소스 코드가 첨부자료로 포함된다.

블록 202에서 검색 요청을 받는다. 검색 요청은 적절한 방식으로 수신된다. 검색 요청은 도 2에 도시되는 방법을 구현하는 데이터베이스 시스템의 검색 엔진 웹페이지에 접근하기 위해 클라이언트 컴퓨터를 이용하는 검색자에 의해 발원할 것이다. 검색 요청과 검색 프로세스를 개시하기 위해 하이퍼링크 클릭 시 입력 텍스트로서 검색 요청이 타이핑될 수 있다.

블록 202 이후, 두 병렬 과정이 개시된다. 블록 204에서는 데이터베이스 검색 시스템의 검색 엔진 웹서버가 시스템의 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 일치하는 검색 목록을 식별한다. 게다가, 검색 엔진 웹서버는 비-지불 검색 목록을 식별할 수 있다.

마찬가지로 블록 206에서, 관련 검색 웹서버가 관련 검색 데이터베이스 내에서 일치하는 관련 검색 목록을 식별하기 위한 검색을 개시한다. 검색 목록을 일치시킴으로서, 검색 요청과의 일치점을 발생시키는 데이터베이스에 내장된 검색 목록을 검색 엔진이 각각 식별한다는 것을 알 수 있다. 검색 용어와 키워드에 대한 입찰 사이에서 정확한 문자대 문자의 텍스트 일치가 나타날 경우 일치가 발생할 수 있다. 다른 실시예에서는, 입찰한 키워드가 검색 용어와 미리 결정된 관계를 가지는 경우 일치가 발생할 수 있다. 예를 들어, 지정된 관계는 접미사를 떼버린 단어의 어근과의 일치, 다단어 질의에서 단어 전부가 아닌 단어 일부와의 일치, 또는 다단어 질의를 근접한 미리 정해진 숫자의 단어로 위치시키는 것을 포함할 수 있다.

검색 결과가 위치한 후, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터의 검색 결과가 관련 검색 데이터베이스로부터의 검색 결과와 비교된다(블록 208). 블록 210에서는 예를 들어 검색 엔진 웹페이지에 식별된 검색 목록을 디스플레이함으로서, 그리고 네트워크 상에서 웹페이지 데이터를 클라이언트 컴퓨터에 전달함으로서, 검색 결과 리스트가 검색자에게 되돌아온다. 검색 결과와 관련 검색 결과가 편리한 방식으로 디스플레이될 수 있다.

발명의 한 실시예에 사용되는 검색 결과 리스트 디스플레이의 한 예가 도 3에 도시되는데, 이것은 "CD 버너"에 대한 검색에서 얻은 첫 번째 여러 엔트리의 디스플레이이다. 도 3의 예시적 디스플레이는 다수의 엔트리(310a-i), 다른 검색 카테고리의 목록(312), 그리고 관련 검색 목록(314)을 포함하는 검색 결과 리스트 부분을 보여준다.

도 3에 도시되는 바와 같이, 검색 결과 리스트의 엔트리(310a)와 같은 단일 엔트리는 웹사이트 설명(320)을 포함하고, 바람직하게는, 제목 및 짧은 텍스트 설명과, 하이퍼링크(330)로 구성된다. 하이퍼링크(330)를 검색자가 클릭할 경우, 방금 설명된 웹사이트가 위치한 URL로 검색자 브라우저가 이동하게 될 것이다. URL(340)은 도 3에 도시되는 바와 같이 검색 결과 리스트 엔트리(310a)에 디스플레이될 수도 있다. 도 3의 검색 결과 아이템 디스플레이(310)를 보고 있는 원격 검색자가 검색 결과 아이템 디스플레이(310)의 하이퍼링크(330)를 선택하거나 클릭할 때, 검색 결과 아이템의 "클릭-진입"이 발생한다.

검색 결과 리스트 엔트리(310a-310h)가 광고자 검색 목록의 순위값(360a-360j)을 또한 보여줄 수 있다. 순위값(360a-i)은 서수값으로서, 바람직하게는 검색 엔진 웹서버의 처리 시스템에 의해 검색 목록에 발생 및 할당되는 수이다. 바람직하게는, 검색 목록의 입찰액, 순위, 그리고 검색 용어간의 관계를 구축하는, 소프트웨어적으로 구현되는, 프로세스에 순위값(360a-360i)이 할당된다. 이 과정은 특정 검색 용어와 일치하는 모든 검색 목록을 모아서, 최고 입찰액으로부터 최저 입찰액 방향으로 검색 목록을 순서대로 소팅하며, 그리고 순서대로 각각의 검색 목록에 순위를 부여한다. 최고 입찰액은 최고 순위값이 할당되고, 그 다음번 최고 입찰액에는 그다음으로 높은 최고 순위값이 할당되며, 가장 낮은 입찰액의 경우에는 가장 낮은 순위값이 부여된다. 순위값과 입찰액간의 상관관계가 도 3에 도시되며, 이때 지불된 검색 목록 엔트리(310a-i) 각각이 이 엔트리에 대한 광고자 입찰액(350a-i)을 디스플레이한다. 동일 검색 용어를 가진 두 검색 목록의 입찰액도 같을 경우, 시간상으로 먼저 수신한 입찰에 더 높은 순위값이 할당될 것이다.

도 3의 검색 결과 리스트는 비지불 목록을 포함하지 않는다. 선호되는 실시예에서, 비지불 목록은 입찰액을 디스플레이하지 않으며 가장 낮은 순위의 지불 목록 다음에 디스플레이된다. 본 기술 분야에 공지되어 있는 객체 분산 데이터베이스와 텍스트 검색 알고리즘을 이용한 검색 엔진에 의해 비지불 목록이 발생된다. 이러한 검색 엔진의 예로는 잉크토미사에서 운영하는 검색 엔진이 있다. 원격 검색자에 의해 입력되는 원래의 검색 질의는 종래의 검색 엔진을 통해 비지불 목록을 발생시키는 데 사용된다.

다른 검색 카테고리의 목록(312)은 검색자의 입력 검색 용어(316)에 관련될 수 있는 검색에 대한 다른 가능한 카테고리를 보여준다. 입력 검색 용어(316)를 포함한 컴퓨터 하드웨어와 같은 그룹을 식별함으로서, 다른 검색 카테고리가 디스플레이를 위해 선택된다. 이 그룹 내의 카테고리는 추가 검색을 위해 검색자에 의해 클릭진입될 수 있는 하이퍼링크로서 디스플레이된다. 이는 사용자의 입력 검색이 적절한 검색 결과를 얻지 못할 경우 사용자의 편의성을 향상시킨다.

관련 검색 목록(314)은 여기서 설명되는 바와 같이 관련 검색 데이터베이스를 이용하여 결정된 6개의 관련 검색 엔트리(318)를 디스플레이한다. 또다른 실시예에서, 다른 수의 관련 검색 엔트리가 도시될 수 있다. 게다가, 링크(320)는 "더(more)"라는 링크(320)를 누르면 추가적인 관련 검색 엔트리를 디스플레이할 수 있다. 도시되는 실시예에서, 디스플레이되는 엔트리(318)는 관련 검색 데이터베이스에서 상위 6개의 가장 관련되고 최고로 입찰된 용어이다.

이제 도 4를 참조하면, 한 실시예에서 관련 검색 데이터베이스의 관련 검색 목록과의 일치를 식별하는 처리(도 2의 206)는 다음의 처리들을 포함한다. 블록 400에서, 데이터베이스 검색 시스템의 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 내장된 모든 웹페이지로부터의 모든 데이터를 내장한 역색인(inverted index)이 검색된다. 역색인은 관련 검색 데이터베이스에 저장된다. 역색인에서, 여러 데이터베이스 레코드를 참고하기 위해 단일 색인 엔트리가 사용된다. 색인 엔트리당 다중 일치에 대한 검색은 역색인을 사용할 때 더 빠르다. 왜냐하면 각각의 색인 엔트리가 여러 데이터베이스 레코드를 참고할 수 있기 때문이다. 역색인은 가령 알파벳 순으로 검색될 수 있는 단어들을 나열하고, 각각의 단어에는 단어를 내장한 특정 문서와, 단어가 발생하는 각 문서 내 위치를 식별하는 포인터가 동반된다. 검색 실행을 위해, 단어 순서대로 문서에 걸쳐 검색을 하는 대신에, 컴퓨터는 검색 질의에서 식별된 특정 단어들에 대한 포인터들을 위치시켜서 이를 처리한다. 컴퓨터는 검색 질의 용어에 대한 요구되는 순서와 밀접도 관계를 가지는 문서를 식별한다.

블록 402에서는 수신한 검색 용어에 대해 메타-정보(meta-information)가 또한 검색된다. 메타-정보는 수집된 데이터에 관한 요약되고 한번 제거된 정보로서, 데이터의 설명을 형성한다. 메타-정보는 추출 정보와 관련 정보이다. 목록에 대한 메타-정보는 타목록에 대한 이 목록의 관계를 설명하고, 목록에 대한 메타-정보는 타광고자에 대한 목록을 후원하는 광고자의 관계를 설명한다.

페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 분석하고 데이터에 존재하는 정보 및 관계를 결정하는 명령 스크립트를 이용하여 메타 정보를 얻는다. 메타-정보는 데이터베이스 내 데이터의 각 행에 대해 수집되고 상기 행에 부착된다. 한 실시예에서, 데이터가 데이터베이스에 수집된 후 배치(batch) 프로세스로서 스크립트가 한번 실행된다. 다른 실시예에서는 메타-정보 업데이트를 위해 스크립트가 주기적으로 재실행된다.

페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 내장된 키워드와 웹페이지에 관한 메타-정보는 단일 웹사이트에 관련된 여러 다른 키워드의 수와 여러 다른 웹사이트 도메인간 유사 키워드의 발생 빈도와 같은 정보를 포함한다. 메타-정보는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 검색 용어에 입찰한 웹사이트 프로모터에 의해 제공되는 각각의 검색 목록에 내장된 정보인 필드화된 광고자 데이터; 광고자 식별 정보; 도박이나 성인물과 같은 웹사이트 주제; 및 파생 주제를 더 포함한다. 바람직하게는, 블록 400에서 웹페이지 데이터가 검색되면 공통 역색인에서 메타 정보가 조합된다.

블록 400과 402의 검색 결과는 검색된 정보를 내장한 역색인 또는 색인들의 행의 목록이다. 각각의 행은 검색 목록에 관련된 웹페이지의 모든 텍스트와 함께 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 검색 목록에 연계된 정보를 내장한다. 도시되는 실시예에서, 검색 목록은 광고자의 검색 용어, 웹페이지 URL, 제목, 그리고 설명 텍스트를 포함한다.

블록 404에서는 되돌아온 관련 검색 결과가 관련성에 의해 소팅된다. 어떤 적절한 소팅 루틴도 사용될 수 있다. 검색 결과를 관련성 순으로 소팅하는 과정이 도 5에 더욱 상세하게 설명된다.

블록 406에서는 가장 관련도가 높은 6개의 관련 검색 결과가 선택될 수 있다. 임의의 적당한 수의 검색 결과가 제공될 수 있음을 주의해야 한다. 검색자에게 제안용으로 6개의 관련 검색을 제공하는 선택은 임의적이다. 블록 406 이후, 제어는 도 2의 블록 208로 진행된다.

도 5는 관련 검색 데이터베이스로부터 얻은 검색 결과를 관련성 순으로 소팅하기 위한 방법의 흐름도이다. 이 소팅 과정은 도 4의 블록 404에 대응한다. 도 5에 도시되는 실시예에서, 되돌아오는 각각의 목록에 대하여 관련성 값이 유지된다. 관련성 값은 특정 관련성 인자에 따라 조절되며, 그 일부가 도 5에 규정된다. 다른 관련성 인자도 물론 사용될 수 있다. 관련도를 조절한 후, 최종 소팅이 이루어지고 최고값의 목록이 되돌아온다.

블록 500에서, 검색 중 위치한 개별 레코드에 대한 관련도값은 각 개별적인 레코드에서 질의받은 검색 용어의 발생 빈도에 따라 증가한다. 예를 들어, 검색 목록에 관련된 텍스트에서 질의받은 검색 용어가 자주 나타날 경우, 이 목록의 관련성이 증가한다. 질의받은 검색 용어가 목록에 거의 발생하지 않을 경우, 이 리스트의 관련도값은 증가하지 않거나 감소한다.

블록 502에서는 검색자가 제출한 검색 질의에 여러 검색 용어가 있는 지가 결정된다. 그렇지 않을 경우, 제어는 블록 506으로 진행된다. 검색 용어가 여럿 있을 경우, 블록 504에서, 개별 검색 결과의 관련도가 위치된 레코드 내에서 검색된 용어의 근접성에 따라 증가한다. 따라서 두 검색 용어가 매우 근접할 경우, 레코드에 대한 관련도값이 실질적으로 증가할 수 있고, 이는 식별된 검색 목록이 검색자가 제출한 검색 질의에 대해 높은 연관성을 가지고 있다는 것을 의미한다. 다른 한편, 두 검색 용어가 동일 구문에서 발생하지만 근접하지 않을 경우, 레코드의 관련성은 조금만 증가하여, 검색 용어의 감소된 근접도에 의해 암시되는 작은 관련성을 표시한다.

블록 506에서는 위치한 레코드가 입찰된 검색 용어를 내장하는 지가 결정된다. 검색 용어는 광고자에 의해 입찰되고, 이 입찰은 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 이용한 검색 엔진 웹서버에 의한 검색 결과의 디스플레이를 위해 사용된다. 검색 결과가 입찰한 검색 용어를 포함하지 않을 경우, 레코드의 관련도가 조절된다(블록 508). 질의가 한개 이상의 입찰 검색 용어를 포함하지 않을 경우, 제어는 블록 510으로 진행된다.

블록 510에서는 검색 목록의 설명에 검색 용어가 있는 지가 결정된다. 도 3에 도시되는 바와 같이, 각각의 이러한 목록은 검색 목록에 관련된 웹사이트의 콘텐츠의 텍스트 내용을 포함한다. 검색 용어가 설명에 포함되지 않을 경우, 제어는 블록 514로 진행한다. 검색 용어가 설명에 포함되지 않을 경우, 블록 512에서, 위치한 레코드의 관련도가 이에 따라 조절된다.

블록 514에서는 검색 용어가 검색 목록의 제목에 위치하는 지가 결정된다. 도 3에 도시되는 바와 같이, 각각의 검색 목록은 제목(360)을 포함한다. 검색 용어가 레코드의 제목에 포함될 경우, 레코드의 관련도가 이에 따라 조절된다(블록 516). 검색 용어가 제목에 포함되지 않을 경우, 제어는 블록 518로 진행한다.

블록 518에서는 검색 용어가 검색 목록의 메타태그에 포함되는 지가 결정된다. 메타태그는 사용자용으로는 디스플레이되지 않는 웹사이트에 포함된 텍스트 정보이다. 그러나, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 포함된 검색 목록은 검색 및 그 외 다른용도의 메타태그를 포함한다. 만약 블록 518에서 검색 용어가 검색 목록에 포함되지 않을 경우, 제어는 블록 522로 진행한다. 다른 한편, 검색 용어가 검색 목록의 한개 이상의 메타태그에 포함될 경우, 블록 520에서 레코드 관련도가 이에따라 조절된다.

블록 522에서는 사용자의 검색 용어가 입찰한 웹페이지의 텍스트에 포함되는 지가 결정된다. 그렇지 않을 경우, 제어는 도 4의 블록 406으로 진행한다. 그러나, 검색 용어가 웹페이지 텍스트에 포함되지 않을 경우, 블록 524에서 검색 목록 레코드의 관련도가 이에 따라 조절된다.

도 5에 도시되는 단계들에 이어, 한개 이상의, 바람직하게는 6개의 관련도가 가장 높은 검색 목록이 리턴되어, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터의 검색 결과와 함께 검색자에게 제시된다.

도 6은 도 1의 데이터베이스 검색 시스템에서 사용하기 위한 관련 검색 데이터베이스 형성 방법에 관한 것이다. 이 방법은 블록 600에서 시작된다.

블록 602에서, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스 내 모든 웹페이지에 대한 모든 텍스트가 인출(fetch)된다. 이는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 포함된, URL로 참조되는, 웹페이지에 내장된 비-디스플레이 텍스트 정보와 메타태그를 포함한다. 블록 604에서는 유사 페이지로부터의 텍스트가 생략된다. 이는 관련 검색 데이터베이스를 형성하기 위해 처리되어야 하는 데이터양을 감소시킨다. 이 과정을 실행하기 위한 방법의 한 실시예는 도 7과 관련하여 아래에서 설명될 것이다. 게다가, 이는 관련 검색 데이터베이스의 생성 속도를 크게 증가시킨다. 블록 606에서는 텍스트가 관련 검색 데이터베이스에 저장된다.

블록 608에서는 역색인이 생성되어, 블록 602에서 인출된 텍스트와 함께 블록 606에서 저장된 검색 목록 데이터를 색인한다. 최종 역색인은 다수 행의 데이터를 포함하고, 각각의 행은 키워드를, 키워드와 관련된 데이터베이스로부터의 모든 텍스트와 함께 포함한다.

관련 검색 데이터베이스의 콘텐츠에 대한 구성의 한가지 예는 다음과 같다. 데이터베이스의 각각의 행은 아래의 요소들을 포함한다.

canon_cnt	정수	# 이 관련결과에 입찰한 서로 다른 검색 목록의 수
advertiser_cnt	정수	# 이 관련 결과에 입찰한 서로 다른 광고자의 수
related_result	varchar(50)	# 정규화 및 탈-복수화된 관련 결과(입찰된 검색 용어)
raw_search_text	varchar(50)	# 원래의 순 입찰 검색 용어
advertiser_ids	varchar(4906)	# 이 관련 결과에 입찰한 모든 광고자의 명시된 리스트
words	varchar(65536+)	# 핸드-코딩 설명을 포함하여 크롤링된 모든 웹페이지의 풀 텍스트
theme	varchar(50)
directory_taxonomy	varchar(200)

카운트 canon_cnt는 카운트 advertiser_cnt와 다르다. 왜냐하면, 동일 도메인 내 여러 다른 웹페이지가 동일 입찰 검색 용어에 대해 입찰할 수 있기 때문이고 또는 여러 다른 광고자가 한개의 검색 용어에 대해 입찰할 수 있기 때문이다. 특별 테마의 키가 advertiser_cnt 필드에 삽입된 '플래그'로 데이터베이스 내에 내장된다. 'advertiser_cnt = 999999999'일 경우, 제시되는 질의는 성인-지향 질의다. 이 구현에서, 선택적인 개선은 이 경우에 관련 결과를 디스에이블하는 것이다. 카운트 canon_cnt와 advertiser_cnt는 현재의 파생-데이터 필드이다. 테마와 directory-taxonomy_category같은 추가적 필드가 관련 결과 일치에 대한 보다 향상된 관련도를 부여하기 위해 선택적으로 추가될 수 있다. 하지만 이들은 도시되는 실시예에 사용되지 않는다.

한 실시예에서, 관련 결과를 얻는 것에 대하여 질의받는 역색인이 다음의 자바 명령으로 생성된다.

SQL>Create metamorph inverted index mm_index02 on line_ad02(words);

이는 텍시스 선더스톤 SQL 명령에 의해 검색될 (데이터베이스 컬럼(워드)에 내장된) 문서 상의 프리-텍스트 검색 색인(mm_index02)를 생성하기 위한 판매자-전용 방법(선더스톤-EPI,INC.에서 제작한 텍시스 관련 데이터베이스 관리 시스템을 이용)이다.

"SELECT"

+"$rank," //Num getRow() arg position 0

+"canon_cnt," //Int getRow() arg position 1

+"raw_search_text," //Stri getRow() arg position 2

+"canon_search_text," //Stri getRow() arg position 3

+"advertiser_ids," //Stri getRow() arg position 4

+"advertiser_cnt" //Int getRow() arg position 5

+"FROM line_ad02"

+"WHERE words"

+"LIKEP$query ORDER BY 1 desc, advertiser_cnt desc;";

$rank는 "words" 필드 내 질의 구문($query)의 발생 빈도, 색인된 워드 필드 내에서 서로에 대한 질의 구문 요소의 근접성, 그리고 "words" 필드 내 워드의 순서화와 비교한 워드 순서(if>1 질의 어구 단어)를 바탕으로 검색 결과의 "관련도(relevancy)"를 프로그램방식으로 내장하는 판매자-공급 가상 데이터 필드이다.

"rank"는 판매자-전용으로서, 여러 다른 프리 텍스트 검색 엔진 공급자(Free Text Search Engine Supplier)에 의해 여러 다른 알고리즘에 의해 도출된다.

"ORDER BY 1 desc[ending], advertiser_cnt desc[ending]"은 주로 관련도(field "1" ==$rank)에 의해, 부차적으로 파생 필드 "advertiser_cnt"에 의해 질의 결과의 순위결정을 제어한다. 이 파생 필드는 특정 related_search_result(관련 검색 결과)에 입찰한 광고자를 카운팅한 값이다. 따라서, "relevance(관련도)"는 주된 선택 기준이고, "popularity(인기도)"는 보조 선택 기준이다.

블록 610에서, 추가적인 색인이 생성되고 블록 608에서 생성된 역색인과 함께 저장된다. 추가적인 색인은 각각의 검색 목록과 관련된 키 정보를 이용하여 생성된다. 키 정보는 광고자 ID와 같은 필드화된 광고자 데이터와, 도박 등과 같은 파생 테마를 포함한다. 이 방법은 블록 612에서 종료된다.

도 7은 데이터베이스로부터 유사 페이지 정보를 제거하기 위한 방법을 설명하는 흐름도이다. 이 방법은 도 6의 단계 602에 이어진다.

블록 702에서, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스(입찰식 검색 목록 데이터베이스라고도 불림)가 URL 데이터에 대해 검사되고, 모든 URL이 데이터베이스로부터 추출되어 리스트 내에 형성된다. 이 리스트는 소팅되고 임의의 정확한 복제본들이 제거된다(블록 704).

블록 706에서는 리스트의 URL이 선택되고, 선택된 URL이 리스트의 앞선 URL과 비슷한 지가 결정된다. URL 내의 동일한 문자 또는 필드의 수, 또는 동일 문자의 퍼센티지, 또는 공통 어근이나 스트링, 또는 필드 등과 같은 적절한 방법에 의해 유사성이 결정될 수 있다.

블록 708에서는 선택된 URL이 선행 URL과 비슷할 경우, 선택된 URL이 후보 복제본 URL의 리스트에 추가된다. 블록 710에서는 각각의 잠재적 복제본 URL의 미리 결정된 숫자가 크롤링된다(crawling). 도시되는 실시예에서, 미리 결정된 숫자는 첫 번째 두개의 잠재적 복제본 URL이다. 크롤링(crawling)은 크롤러(crawler)라 알려진 프로그램 코드를 이용하여 달성되는 것이 바람직하다. 크롤러는 웹사이트를 방문하고 그 페이지와 그 외 다른 정보를 판독하는 프로그램이다. 이러한 프로그램은 잘 알려져 있고 "스파이더"나 "바트(bots)"라고도 알려져 있다. 전체 사이트나 특정 페이지를 크롤러에 의해 선택적으로 방문할 수 있고 색인할 수 있다. 대안의 실시예에서, 전체 사이트보다는 URL에 의해 참조되는 각 사이트의 서브세트가 크롤링될 수 있고, 유사성을 위해 비교될 수 있다.

블록 712에서는 크롤러에 의해 리턴된 데이터가 검사된다. 데이터는 URL의 본문이라 칭해지고, 사이트의 모든 접근가능한 페이지와 URL에 의해 식별되는 사이트로부터의 데이터를 포함한다. URL의 본문에 내장된 텍스트 및 다른 정보를 포함하는 데이터가 이전 URL의 본문에 내장된 데이터와 충분히 비슷한 지가 결정된다. 또한, 각 페이지의 텍스트 콘텐트의 통계 비교처럼 적절한 방법에 의해 유사성이 결정될 수 있다. 충분히 비슷할 경우, 제어는 블록 714로 진행되고, 현 URL이 이전 URL과 동일하다고 간주된다. 텍스트 및 그 외 다른 정보의 본문은 유사 URL의 나머지에 할당된다.

블록 706에서 선택된 URL이 이전 URL과 비슷하지 않다고 결정될 경우, 또는 블록 712에서 URL의 본문이 이전 URL의 본문과 그다지 유사하지 않다고 결정될 경우, 제어는 블록 718로 진행된다. 블록 718에서, 크롤링될 URL 리스트에 상기 URL이 추가된다. 블록 720에서는 리스트 상의 모든 URL이 크롤링되어, 각 URL에 의해 표시되는 사이트에 내장된 정보를 검색하고 저장한다.

블록 716에서는 각각의 크롤링된 URL로부터의 정보가 관련 검색 데이터베이스(또한, 프리 텍스트 데이터베이스라고 지칭됨)에 로딩된다. 이 정보는 관련 검색 데이터베이스에 이미 포함된 검색 목록 데이터와 결합된다. 따라서, 도 7에 도시되는 방법 단계들은 크롤링되고 저장되는 URL의 수를 감소시킴으로서 관련 검색 데이터베이스에 내장된 데이터 총량을 줄인다. 복제본 URL은 이 프로세스로부터 제거되고, 근사-복제본 URL의 콘텐트 유사성이 검사된다. 그 결과 최종 데이터베이스에 대한 저장 요구사항이 감소하고 데이터베이스 상에서 고속 고효율 검색이 가능하다. 이는 성능을 개선시킴으로서 사용자 편의성을 개선시킨다.

앞서로부터, 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 검색하는 검색자에게 제시하기 위한 관련 검색을 생성하는 개선된 방법 및 장치를 제공한다는 것을 알 수 있다. 관련 검색은 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 이용하여 형성된 관련 검색 데이터베이스에서 실행된다. 관련 검색자의 데이터베이스로부터 얻은 검색 결과는 사용자에게 제시하기 위해 관련도에 의해 순서화된다. 따라서 사용자의 최초 검색폭이 너무 좁거나 너무 넓을 경우, 사용자는 보다 유용한 결과를 얻기 위해 사용될 수 있는 가용 관련 검색을 가진다. 게다가, 관련 검색은 입찰한 검색 용어에 의해 참조되는 검색 목록을 이용하여 생성된다. 이는 데이터베이스 검색 시스템에서 광고자를 위해 지불하는 광고자에게 이익을 제공한다. 이는 데이터베이스 시스템을 이용하는 검색자가 광고자의 웹사이트를 방문할 가능성을 증가시킨다.

Claims

검색 결과 리스트를 발생시키는 방법으로서,

검색 엔진 웹 서버 및 관련 검색 웹서버가 검색자로부터 검색 요청을 수신하는 단계;

다수의 검색 목록(search listing)을 포함하는 페이포 플레이스먼트(pay for placement) 데이터베이스에서, 상기 검색 엔진 웹서버가 상기 검색 요청과의 일치점을 발생시키는 검색 목록을 식별하는 단계;

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터 발생된 관련 검색 목록을 포함한 관련 검색 데이터베이스에서, 상기 관련 검색 웹서버가 상기 검색 요청에 관련된 관련 검색 목록들을 식별하는 단계; 및

상기 식별된 검색 목록들과, 상기 식별된 관련 검색 목록들 중 하나 이상을 포함한 검색 결과 리스트를 상기 검색자에게 되돌려보내는 단계

를 포함하고,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 상기 검색 목록들 각각은 정보 제공자, 적어도 하나의 키워드, 대금, 및 컴퓨터 네트워크 위치와 관련되어 있고,

상기 검색 엔진 웹 서버는 상기 검색자에 의해 입력된 키워드와 일치하는 키워드를 갖는 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 상기 검색 목록들을 식별하고, 상기 각각의 식별된 검색 목록들에 대해 상기 대금을 사용하여 상기 식별된 검색 목록들을 순서화하고, 상기 순서화된 목록들의 적어도 일부를 포함하는 결과 리스트를 발생시키고,

상기 관련 검색 데이터베이스에서 상기 관련 검색 목록들 각각은 상기 키워드와 관련된 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터의 키워드 및 텍스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

관련 검색 목록들을 식별하는 상기 단계는,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 역색인(inverted index)을 검색하는 단계; 및

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 기초하여 메타-정보(meta-information)의 색인을 검색하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 식별된 관련 검색 목록들을 상기 검색 요청에 대한 관련도 순으로 소팅(sorting)하는 단계;

미리 결정된 수의 상기 식별된 관련 검색 목록들을 가장 관련된 관련 검색 목록들로 선택하는 단계; 및

상기 가장 관련된 관련 검색 목록들을 상기 검색 결과 리스트에 되돌려보내는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 소팅 단계는,

상기 관련 검색 목록들에서 상기 검색 요청으로부터 질의받은 용어의 발생 빈도에 따라 상기 식별된 관련 검색 목록들을 선택하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 소팅 단계는,

상기 관련 검색 목록들에서 상기 검색 요청으로부터 하나 이상의 질의받은 용어의 근접성에 따라 상기 식별된 관련 검색 목록들을 선택하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 소팅 단계는,

미리 결정된 가중화 기준에 따라 상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 단계; 및

상기 식별된 관련 검색 목록들을 상기 관련 검색 목록들의 상기 가중화에 따라 선택하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 상기 단계는,

광고자에 의해 식별된 하나 이상의 입찰된 검색 용어(bided search terms)를 포함하는 관련 검색 목록들의 상대적 가중화를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 상기 단계는,

광고자에 의해 식별된 검색 목록의 설명에 포함된 관련 검색 목록의 상대적 가중화를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 상기 단계는,

광고자에 의해 식별된 검색 목록의 제목에 포함된 관련 검색 목록의 상대적 가중화를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 상기 단계는,

광고자에 의해 유지되는 웹페이지의 메타태그(metatag) 키워드들에 포함된 관련 검색 목록의 상대적 가중화를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 관련 검색 목록들을 가중화하는 상기 단계는,

광고자에 의해 유지되는 웹페이지의 텍스트 데이터에 포함된 관련 검색 목록의 상대적 가중화를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,

상기 소팅 단계는,

상기 관련 검색 목록의 스프레드(spread)에 따라 상기 관련 검색 목록들의 순위를 설정하는 단계; 및

상기 식별된 관련 검색 목록들을 상기 관련 검색 목록들의 상기 순위에 따라 선택하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제12항에 있어서,

상기 순위 설정 단계는,

상기 관련 검색 목록들에 포함된 키 정보를 식별하는 단계; 및

상기 관련 검색 목록의 상기 키 정보의 존재에 따라 관련 검색 목록의 순위를 증가시키는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제13항에 있어서,

키 정보를 식별하는 상기 단계는,

상기 관련 검색 목록의 필드화된 광고자 데이터(fielded advertiser data)를 검출하는 단계; 및

상기 관련 검색 목록에서 크롤링된 데이터(crawled data)를 검출하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
다수의 검색 목록을 포함하는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스;

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스를 이용하여 적어도 부분적으로 형성되고, 다수의 관련 검색 목록을 포함하는 관련 검색 데이터베이스; 및

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스와 상기 관련 검색 데이터베이스에 연결되는 서버

를 포함하고,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 상기 검색 목록들 각각은 검색 용어, 입찰액, 및 시스템에서 떨어진 네트워크 서버 상의 문서 주소에 대응하는 URL(Uniform Resource Locator)을 포함하고,

상기 서버는 검색자에 의해 입력된 키워드와 일치하는 키워드를 갖는 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 상기 검색 목록들을 식별하고, 상기 각각의 식별된 검색 목록들에 대해 상기 입찰액을 사용하여 상기 식별된 검색 목록들을 순서화하고, 상기 순서화된 목록들의 적어도 일부를 포함하는 결과 리스트를 발생시키고,

상기 관련 검색 데이터베이스에서 상기 관련 검색 목록들 각각은 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 하나의 문서에 관계된 키워드, 및 상기 하나의 문서의 텍스트를 포함하고,

상기 서버는, 검색자로부터의 검색 요청에 응답하여, 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 검색 목록들로부터 제1 검색 결과 세트를 선택하고 상기 관련 검색 데이터베이스의 관련 검색 목록들로부터 제2 검색 결과 세트를 선택하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 시스템.
삭제
삭제
제15항에 있어서,

다수의 검색 목록 각각은,

상기 하나의 문서를 설명하는 서술적 텍스트(descriptive text),

제목, 및

상기 문서에 관련된 메타태그들

을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
제18항에 있어서,

각각의 검색 목록은,

상기 하나의 문서에 관련된 상기 서술적 텍스트,

상기 하나의 문서에 관련된 상기 제목, 및

상기 하나의 문서에 관련된 상기 메타태그들

을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
다수의 검색 목록을 포함하는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에 대한 검색 요청에 응답하여 관련 검색 목록들을 식별하기 위해 관련 검색 데이터베이스를 형성하기 위한 방법으로서,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 검색 목록에 의해 참조되는 각각의 웹페이지로부터의 텍스트를 관련 검색 데이터베이스 엔트리로서 저장하는 단계;

상기 관련 검색 데이터베이스 엔트리들에 대한 역색인을 생성하는 단계; 및

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 각각의 검색 목록에 관련된 키 정보에 대한 색인을 생성하는 단계

를 포함하고,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스에서 상기 검색 목록들 각각은 정보 제공자, 적어도 하나의 키워드, 대금, 및 컴퓨터 네트워크 위치와 관련되어 있고,

상기 관련 검색 데이터베이스에서 상기 관련 검색 목록들 각각은 상기 키워드와 관련된 상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터의 키워드 및 텍스트를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제20항에 있어서,

상기 저장 단계는,

상기 페이포 플레이스먼트 데이터베이스의 검색 목록들에 의해 참조되는 두개 이상의 웹페이지에 대한 URL의 루트 경로 성분과 질의 인수(query arguments)에 응답하여 유사한 웹페이지들을 식별하는 단계; 및

유사한 웹페이지 저장을 거절하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제21항에 있어서,

유사한 웹페이지들을 식별하는 상기 단계는,

제1 웹페이지의 제1 키워드들을 식별하는 단계;

제2 웹페이지의 제2 키워드들을 식별하는 단계; 및

상기 제1 키워드들과 상기 제2 키워드들을 비교하는 단계

를 포함하며,

상기 제1 키워드들과 상기 제2 키워드들이 미리 정의된 관계를 가질 때, 상기 제1 웹페이지와 상기 제2 웹페이지를 유사 웹페이지로 식별하는 것을 특징으로 하는 방법.
인터넷 웹사이트들로부터의 인터넷 데이터를 포함하는 관련 검색 데이터베이스에서 데이터를 검색하기 위한 방법으로서,

검색 용어, 입찰액, 및 시스템에서 떨어진 네트워크 서버 상의 문서 주소에 대응하는 URL(Uniform Resource Locator)을 포함하는 다수의 검색 목록이 저장되어 있는 페이포 플레이스먼트 데이터베이스로부터, 접근할 인터넷 웹사이트들에 관계된 URL들의 리스트를 형성하는 단계;

상기 리스트로부터 복제본 URL들을 제거하는 단계;

상기 리스트 상의 URL이 상기 리스트 상의 또다른 URL과 유사한 경우, 미리 결정된 수의 잠재적 복제본 URL들을 크롤링하는 단계;

상기 리스트 상의 상기 URL의 본문과 상기 잠재적 복제본 URL들의 본문을 비교하는 단계;

상기 리스트 상의 상기 URL의 상기 본문이 상기 잠재적 복제본 URL의 상기 본문과 유사할 경우, 상기 잠재적 복제본 URL들의 크롤링을 중지하는 단계; 및

후속 검색에 대해 상기 리스트 상의 상기 URL의 본문을 상기 관련 검색 데이터베이스에 저장하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제23항에 있어서,

선택된 URL을 상기 리스트 상의 다른 URL들과 비교하는 단계; 및

상기 URL이 상기 리스트 상의 상기 다른 URL과 미리 결정된 텍스트 부분이 공통일 경우, 상기 URL이 상기 리스트 상의 상기 다른 URL과 유사하다고 결정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제23항에 있어서,

상기 리스트 상의 상기 URL의 본문과 상기 잠재적 복제본 URL들의 본문을 비교하는 상기 단계는,

상기 리스트 상의 상기 URL로부터의 텍스트를 한개의 잠재적 복제본 URL로부터의 텍스트와 비교하는 단계;

상기 리스트 상의 상기 URL로부터의 텍스트와 상기 하나의 잠재적 복제본 URL로부터의 텍스트가 공통으로 미리 결정된 텍스트 부분을 가질 때 상기 리스트 상의 상기 URL이 상기 잠재적 복제본 URL과 유사하다고 결정하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
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