KR100837749B1 - 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템 - Google Patents

온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법은, 각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 기사 콘텐츠를 수신하여 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 단계, 복수의 가중치 목록을 포함하는 가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 단계, 및 상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 뉴스 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.
가중치, 신문, 기사, 언론사, 콘텐츠

Description

온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템{METHOD FOR INVESTING ARTICLE OFFERED IN ON-LINE SYSTEM WITH WEIGHT AND SYSTEM FOR EXECUTING THE METHOD}
도 1은 종래기술에 따른 기사 수집 및 제공 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다.
도 2는 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 본 발명의 가중치 부여 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 생산자 가중치를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 생산자 가중치를 활용하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 통합 가중치를 계산하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 가중치 부여 시스템에서 기사 콘텐츠에 가중치를 부여하고 이를 활용하는 과정의 일례를 도시한 도면이다.
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삭제
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 가중치 부여 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 가중치 자동부여 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 12는 면별 가중치 목록의 일례를 도시한 도면이다.
도 13은 면내 가중치 목록의 일례를 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
200: 가중치 부여 시스템
201: 기사 콘텐츠
202: 기사 수집 데이터베이스
203: 가중치 자동부여 시스템
204: 뉴스 데이터베이스
본 발명은 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 기사 생산자의 뉴스 기사에 생산자 가중치를 부여함으로써, 온라인 상에서도 기사 생산자가 중요하다고 판단되는 기사의 벨류(value)가 이용자들에게 전달될 수 있도록 하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기존의 활자 신문의 경우 각 면별로 해당 신문사가 중요하다고 판단되는 기사를 편집하여 노출 위치를 결정한다. 신문의 독자들은 이와 같이 신문사의 편집 의도에 따라 기사를 읽게 된다. 결국 신문기사를 생산하는 신문사는 중요한 기사를 1면(종합면)에 배치함에 따라 독자들에게 신문사가 전달하고자 하는 메시지를 부각시키는 것이다.
그러나 이와 같은 기사의 벨류 평가는 온라인(특히 포털뉴스)에서 적용되지 않는다. 이는 신문사에서 온라인으로 각 기사를 전송할 때 기사에 대한 중요도와 관련 없이 전송되기 때문에 온라인 상에서 보여지는 신문사 기사는 기사에 대한 중요도를 온라인 이용자들에게 쉽게 알릴 수 없는 문제점이 있다.
도 1은 종래기술에 따른 기사 수집 및 제공 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이 종래기술은 각 기사 생산자들이 전송한 기사 콘텐츠(101)를 수집하는 데이터베이스(102), 이용자들이 입력한 키워드를 통해 기사 콘텐츠(101)를 데이터베이스(102)에서 검색하는 검색 엔진(103), 및 검색 엔진(103)을 통해 검색된 기사 콘텐츠(101)를 이용자들에게 노출시키는 웹 페이지(104)를 포함한다.
이와 같은 종래기술에서는 기사 콘텐츠(101) 별로 기사 생산자들이 판단하는 중요도를 전혀 반영하지 못하고 있고, 단순히 키워드를 통해 검색된 기사 콘텐츠(101)를 이용자들에게 노출하고 있다.
즉, 종래기술의 기사 전달 시스템에서는 기사 생산자의 입장에서는 기사 생산자의 메시지를 이용자에게 전달할 수 없고, 이용자의 입장에서는 각 기사별 중요도를 전혀 파악할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 새로운 기술을 제안한다.
본 발명은 기사 콘텐츠에 면별 가중치 및 면내 가중치를 통한 생산자 가중치를 부여하여 상기 기사 콘텐츠의 이용자에게 상기 기사 콘텐츠와 함께 상기 생산자 가중치를 제공하여 상기 기사 콘텐츠의 기사 생산자가 판단하는 상기 기사 콘텐츠의 중요도를 상기 이용자가 상기 생산자 가중치를 확인함으로써 인식하게 하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은 상기 생산자 가중치에 의해 정렬된 상기 기사 콘텐츠의 검색을 통해 상기 이용자로 하여금 상기 기사 콘텐츠를 상기 중요도에 따라 검색할 수 있게 하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 이용자에게 상기 기사 콘텐츠에 대한 평가 필드를 제공하고, 상기 평가 필드를 통해 입력되는 평가 정보를 이용하여 상기 기사 생산자 및 상기 이용자간의 커뮤니티 공간을 만들 수 있고, 상기 평가 정보를 상기 기사 생산자에게 피드백(feedback)함으로써, 상기 기사 콘텐츠를 질적으로 향상시키는 것이다.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법은, 각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 기사 콘텐츠를 수신하여 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 단계, 복수의 가중치 목록을 포함하는 가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 단계, 및 상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 뉴스 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.
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본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 면별 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 각 면에 면별 가중치를 부여한 목록을 포함하고, 상기 가중치 목록 중 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택하는 상기 단계 는, 상기 기사 수집 데이터베이스에 저장된 상기 기사 콘텐츠로부터 상기 기사 콘텐츠가 포함된 상기 면의 페이지 정보를 추출하는 단계, 및 상기 면별 가중치 목록에서 상기 페이지 정보에 해당하는 상기 면별 가중치를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기 면내 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 동일한 면 내에 포함된 상기 기사 콘텐츠에 대해 글자수 순으로 면내 가중치를 부여한 목록을 포함하고, 상기 가중치 목록 중 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택하는 상기 단계는, 상기 기사 콘텐츠의 글자수를 파악하는 단계, 및 상기 면내 가중치 목록에서 상기 글자수에 해당하는 상기 면내 가중치를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 시스템은, 각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 수신된 기사 콘텐츠를 저장하는 기사 수집 데이터베이스, 복수의 가중치 목록을 포함하고, 상기 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 가중치 자동부여 시스템, 및 상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 저장하는 뉴스 데이터베이스를 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 본 발명의 가중치 부여 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같 이, 가중치 부여 시스템(200)은 기사 수집 데이터베이스(202), 가중치 자동부여 시스템(203), 뉴스 데이터베이스(204), 및 가중치 검색 엔진(205)를 포함할 수 있다.
기사 수집 데이터베이스(202)는 각 기사 생산자로부터 기사 콘텐츠(201)를 수집하고, 가중치 자동부여 시스템(203)을 통해 기사 콘텐츠(201)에 생산자 가중치가 부여되어 기사 콘텐츠(201) 및 상기 생산자 가중치가 뉴스 데이터베이스(204)에 함께 저장된다.
이때, 기사 콘텐츠(201)의 이용자로부터 키워드가 입력되면 가중치 검색 엔진(205)을 통해 이러한 기사 콘텐츠(201) 및 상기 생산자 가중치는 함께 제공함으로써, 상기 기사 생산자가 판단하는 기사 콘텐츠(201)의 중요성을 상기 이용자에게 전달할 수 있다.
이러한 가중치 부여 방법에 대해서는 도 3 내지 도 6을 통해 자세히 설명하고, 상기 가중치 부여 방법을 적용한 도 9에 도시된 일례를 통해 본 발명의 가중치 부여 시스템(200)에 대해 더욱 자세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법을 도시한 흐름도이다.
단계(S301)에서 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 가중치 부여 시스템은, 각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 기사 콘텐츠를 수신하여 기사 수집 데이터베이스에 저장한다.
단계(S302)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 복수의 가중치 목록을 포함하는 가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성한다. 단계(S302)에 대해서는 도 4를 통해 더욱 자세히 설명한다.
단계(S303)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 뉴스 데이터베이스에 저장한다. 이 경우, 단계(S303)는 상기 기사 콘텐츠의 카테고리가 소정의 언론사 카테고리에 포함되는 경우, 상기 언론사 카테고리 별로 기선정된(predetermined) 가중치를 상기 생산자 가중치로서 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이에 더해 상기 언론사 카테고리는 사설, 시론, 상기 기사 생산자의 주관적인 편집이 개입되어 있는 기사, 인사, 부고, 동정, 아파트시세, 또는 주가시세 등의 카테고리를 포함할 수 있다.
이와 같이 저장된 상기 기사 콘텐츠 및 상기 생산자 가중치의 이용 방법에 대해서는 도 5를 통해 더욱 자세히 설명한다. 또한, 단계(S303)는 도 6의 단계(S601) 내지 단계(S603)를 추가하여 수행될 수 있다. 도 6에 대해서는 추후 상세히 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 생산자 가중치를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다. 이 경우, 도 4에 도시된 바와 같이 단계(S302)는 단계(S410) 내지 단계(S430)를 포함할 수 있다.
단계(S410)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 면별 가중치 목록 및 면내 가중치 목록을 포함하는 가중치 목록 중 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택한다. 이 경우, 상기 면별 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 각 면에 면별 가중치를 부여한 목록을 포함할 수 있다. 즉, 상기 면별 가중치 목록에는 신문 등의 매체에서 상기 기사 콘텐츠의 노출 면 각각에 서로 다른 상기 면별 가중치가 부여될 수 있다. 도 12는 이러한 면별 가중치 목록의 일례를 도시한 도면이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 면별 가중치 목록(1200)은 면 필드(1201) 및 면별 가중치 필드(1202)를 포함할 수 있다. 면 필드(1201)는 상기 기사 콘텐츠가 상기 신문 등의 매체에서 몇 번째 면에 포함되어 있는지를 나타낸다. 또한 면별 가중치 필드(1202)는 상기 면에 대한 면별 가중치를 나타낸다. 상기 기사 콘텐츠에서 상기 몇 번째 면에 해당하는 페이지 정보를 추출하여 면별 가중치 목록(1200)의 면 필드(1201)를 통해 해당하는 면의 상기 면별 가중치를 획득할 수 있다.
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또한 단계(S410)는 단계(S411) 및 단계(S412)를 포함하여 수행할 수 있다.
단계(S411)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 기사 수집 데이터베이스에 저장된 상기 기사 콘텐츠로부터 상기 기사 콘텐츠가 포함된 상기 면의 페이지 정보를 추출한다.
이러한 상기 페이지 정보를 상기 기사 콘텐츠로부터 추출하기 위해서, 일례로 상기 기사 콘텐츠를 제공하는 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 newsML(news Markup Language) 등을 포함하는 XML(eXtensible Markup Language) 형식의 기사 콘텐츠를 제공 받는 방법이 있다.
한편, NITF(News Industry Text Format), HTML(HyperText Markup Language) 등의 텍스트를 기반으로 하는 형식의 기사 콘텐츠로부터는 상기 페이지 정보를 추출할 수 없는데, 이러한 경우에는 일례로 상기 페이지 정보를 얻기 위해 도 3에 도시된 단계(S301)에 상기 기사 콘텐츠에 상기 페이지 정보가 포함되어 있는지 확인하는 단계, 및 상기 페이지 정보의 포함이 확인되지 않는 경우, 소정의 신문 면별 정보 데이터 필드를 통해 상기 페이지 정보를 추출하여 상기 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 신문 면별 정보 데이터 필드는 키워 드 테이블에 해당하는 페이지 정보를 포함할 수 있고, 상기 기사 콘텐츠의 카테고리 및 키워드를 통해 상기 페이지 정보를 제공할 수 있다.
단계(S412)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 면별 가중치 목록에서 상기 페이지 정보에 해당하는 상기 면별 가중치를 선택한다.
단계(S420)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 가중치 목록 중 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택한다. 이 경우, 상기 면내 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 동일한 면 내에 포함된 상기 기사 콘텐츠에 대해 글자수 순으로 면내 가중치를 부여한 목록을 포함할 수 있다. 이를 위해, 단계(S420)는 단계(S421) 및 단계(S422)를 포함할 수 있다.
단계(S421)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 기사 콘텐츠의 글자수를 파악한다.
단계(S422)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 면내 가중치 목록에서 상기 글자수에 해당하는 상기 면내 가중치를 선택한다.
단계(S430)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치에 기초하여 상기 생산자 가중치를 생성한다. 이 경우, 단계(S430)는 상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치의 각 수치간의 곱셈 연산을 통해 상기 생산자 가중치를 생성하는 단계일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 생산자 가중치를 활용하는 방법을 도시한 흐름도이다. 이 경우, 도 5에 도시된 바와 같이 단계(S510) 내지 단계(S540)는 단계(S303) 이후에 추가되어 수행될 수 있다.
단계(S510)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 기사 콘텐츠의 상기 이용자로부터 상기 기사 콘텐츠를 검색하기 위해 키워드를 입력 받는 기사 검색 필드를 제공한다.
단계(S520)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 키워드가 입력된 경우, 가중치 검색 엔진을 통해 상기 기사 콘텐츠 및 상기 생산자 가중치를 제공한다.
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단계(S530)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 이용자에게 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 정렬하기 위한 가중치 정렬 필드를 제공한다.
단계(S540)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 가중치 정렬 필드가 선택되는 경우, 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 정렬한다.
이와 같이 본 실시예에 따른 가중치 부여 시스템은 단계(S530) 및 단계(S540)를 통해 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 정렬하여 상기 이용자로 하여금 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 검색할 수 있게 한다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 통합 가중치를 계산하는 방법을 도시한 흐름도이다.
단계(S601)에서 상기 가중치 부여 시스템은, 상기 뉴스 데이터베이스에서 상기 기사 콘텐츠와 연관되어 저장된 가중치를 검색한다. 이 경우, 상기 뉴스 데이터베이스는 상기 기사 콘텐츠에 대해 복수의 가중치 필드를 포함할 수 있다.
단계(S602)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 복수의 가중치가 검색되는 경우, 상기 복수의 가중치를 덧셈 또는 곱셈 연산하여 통합 가중치를 계산한다. 이 경우, 상기 통합 가중치는 기사 검색에서 상기 기사 콘텐츠를 상기 통합 가중치 순서로 정렬하기 위한 기준으로 이용될 수 있다.
단계(S603)에서 상기 가중치 부여 시스템은 상기 통합 가중치를 상기 뉴스 데이터베이스의 가중치를 저장하기 위한 상기 가중치 필드에 저장한다.
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도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 가중치 부여 시스템에서 기사 콘텐츠에 가중치를 부여하고 이를 활용하는 과정의 일례를 도시한 도면이다.
가중치 부여 시스템(200)은 각 기사 생산자(언론사)의 기사 제공 시스템을 통해 수신된 복수의 기사 콘텐츠(201)를 기사 수집 데이터베이스(202)에 저장한다.
가중치 부여 시스템(200)은 기사 콘텐츠(201)가 속해 있던 면의 페이지 정보가 기사 콘텐츠(201)에 포함되어 있는지를 확인하여, 상기 페이지 정보가 포함되어 있지 않은 경우, 신문 면별 정보 데이터 필드를 통해 상기 페이지 정보를 추출하여 기사 수집 데이터베이스(202)에 저장한다(902). 이 경우, 상기 신문 면별 정보 데이터 필드는 기존의 기사 콘텐츠(201)의 카테고리 및 키워드와 이에 해당하는 상기 페이지 정보 간의 통계를 이용하여 미리 만들어 놓은 필드로서, 기사 콘텐츠(201)의 상기 카테고리 및 상기 키워드를 이용하여 상기 신문 면별 정보 데이터 필드의 카테고리 테이블 및 키워드 테이블을 검색함으로써 상기 페이지 정보를 추출한다.
가중치 부여 시스템(200)은 가중치 자동부여 시스템(203)을 통해 기사 콘텐츠(201)에 생산자 가중치를 부여한다. 이때, 가중치 자동부여 시스템(203)은 면별 가중치 목록을 통해 기사 콘텐츠(201)의 면별 가중치를 선택(903)하고, 면내 가중치 목록을 통해 기사 콘텐츠(201)의 면내 가중치를 선택(904)하여, 상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치의 곱셈을 통해 상기 생산자 가중치를 생성하여 뉴스 데이터베이스(204)에 저장한다.
가중치 부여 시스템(200)은 뉴스 데이터베이스(204)의 복수의 상기 가중치 필드에 저장된 가중치의 오류를 확인하여 오류가 확인된 경우, 상기 가중치를 재 생성함으로써 상기 가중치의 오류를 수정할 수 있다(905).
가중치 부여 시스템(200)은 기사 콘텐츠(201)와 연관하여 뉴스 데이터베이스(204)의 상기 가중치 필드에 존재하는 가중치를 검색하고, 상기 복수의 가중치가 검색되는 경우, 상기 복수의 가중치를 덧셈 또는 곱셈 연산하여 통합 가중치를 생성(906)할 수 있다. 예를 들어, 가중치간의 곱셈을 통해 상기 통합 가중치를 생성할 수 있다. 이 경우, 상기 통합 가중치는 기사 검색에서 상기 기사 콘텐츠를 상기 통합 가중치 순서로 정렬하기 위한 기준으로 이용된다.
가중치 부여 시스템(200)은 기사 콘텐츠(201)의 이용자로부터 키워드를 통한 검색 요청이 들어오면 가중치 검색 엔진(205)을 통해 뉴스 데이터베이스(204)로부 터 기사 콘텐츠(201) 및 상기 통합 가중치를 획득하고, 상기 웹 페이지(206)를 통해 상기 이용자에게 상기 검색 요청의 결과물로서 제공한다. 이때, 웹 페이지(206)에 가중치 정렬 필드를 추가로 제공하여 상기 가중치 정렬 필드가 선택되는 경우, 기사 콘텐츠(201)를 상기 통합 가중치를 통해 정렬하여 제공함으로써 상기 이용자가 간편하게 기사 콘텐츠(201)의 중요도를 인지할 수 있다.
이에 더해 상기 이용자의 기사 콘텐츠(201)에 대한 평가를 제공 받기 위한 평가 필드를 웹 페이지(206)에 추가로 제공하여 상기 평가 필드를 통해 입력되는 평가 정보를 이용자 가중치로서 활용할 수 있다. 예를 들어 상기 평가 필드를 통해 기사 콘텐츠(201)의 평가 정보를 (1~10) 사이의 수치로서 입력 받아 (0.1~1) 사이의 수치로 이용되는 상기 이용자 가중치로서 이용할 수 있다. 또한, 가중치 부여 시스템(200)은 상기 이용자 가중치를 뉴스 데이터베이스(204)의 상기 이용자 가중치 필드에 저장(907)하여 상기 통합 가중치를 계산(906)할 때 같이 이용할 수 있다.
이와 같이, 기사 콘텐츠(201)의 상기 기사 생산자가 판단하는 기사 콘텐츠(201)의 중요도를 상기 이용자가 상기 통합 가중치를 확인함으로써 인식하는 것이 가능해지고, 상기 통합 가중치에 의해 정렬된 상기 기사 콘텐츠의 검색을 통해 상기 이용자로 하여금 상기 기사 콘텐츠를 상기 중요도에 따라 검색하게 할 수 있다.
이에 더해 상기 평가 정보를 통한 상기 이용자 가중치를 이용하여 상기 기사 생산자 및 상기 이용자간의 커뮤니티 공간을 만들 수 있고, 상기 평가 정보를 상기 기사 생산자에게 피드백(feedback)함으로써, 상기 기사 콘텐츠를 질적으로 향상시 킬 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 가중치 부여 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 10에 도시한 것과 같이, 가중치 부여 시스템(1000)은 기사 수집 데이터베이스(1001), 가중치 자동부여 시스템(1002) 및 뉴스 데이터베이스(1003)를 포함할 수 있다.
기사 수집 데이터베이스(1001)는 각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 수신된 기사 콘텐츠를 저장한다.
이때 가중치 부여 시스템(1000)은 상기 기사 콘텐츠가 포함된 매체의 페이지 정보를 상기 기사 콘텐츠가 포함하는지를 확인하여 상기 페이지 정보를 포함하지 않는 경우, 신문 면별 정보 데이터 필드를 통해 상기 페이지 정보를 추출하여 상기 기사 콘텐츠에 포함시킨다.
또한, 소정의 언론사 별로 제공하는 매체의 전체 면수에 따라 상기 언론사별 가중치를 미리 책정한 목록을 포함하는 언론사별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 언론사의 언론사별 가중치를 추출하여 기사 수집 데이터베이스(1001)에 상기 기사 콘텐츠와 연관하여 상기 언론사별 가중치를 저장할 수 있다. 상기 언론사별 가중치는 이후 가중치 자동부여 시스템(1002)을 통해 생산자 가중치가 생성된 이후 상기 기사 콘텐츠와 함께 뉴스 데이터베이스(1003)로 저장될 수 있다.
가중치 자동부여 시스템(1002)은 복수의 가중치 목록을 포함하고, 상기 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성한다. 이 경우, 상기 가 중치 목록은 면별 가중치 목록 및 면내 가중치 목록을 포함할 수 있다. 이후 가중치 자동부여 시스템(1002)은 도 11을 통해 자세히 설명한다.
뉴스 데이터베이스(1003)는 상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 저장한다. 이 경우, 뉴스 데이터베이스(1003)는 언론사별 가중치 필드, 생산자 가중치 필드, 및 이용자 가중치 필드를 포함하는 복수의 가중치 필드를 포함할 수 있다. 상기 이용자 가중치 필드는 상기 기사 콘텐츠에 대해 상기 기사 콘텐츠의 이용자로부터 입력 받은 평가 자료를 통해 생성될 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 가중치 자동부여 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 이 경우, 도 11에 도시된 바와 같이 가중치 자동부여 시스템(1002)은 제1 선택부(1110), 제2 선택부(1120), 및 생산자 가중치 생성부(1130)를 포함할 수 있다.
제1 생성부(1110)는 상기 가중치 목록 중 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택한다. 이 경우, 제1 생성부(1110)는 상기 기사 수집 데이터베이스로부터 상기 기사 콘텐츠가 포함된 상기 면의 페이지 정보를 추출하는 페이지 정보 추출부(1111) 및 상기 면별 가중치 목록에서 상기 페이지 정보에 해당하는 상기 면별 가중치를 선택하는 면별 가중치 선택부(1112)를 포함할 수 있다. 이에 더해 상기 면별 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 각 면에 면별 가중치를 부여한 목록을 포함할 수 있다.
제2 선택부(1120)는 상기 가중치 목록 중 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택한다. 이 경우, 제2 생성부(1120)는 상기 기 사 콘텐츠의 글자수를 파악하는 글자수 파악부(1121) 및 상기 면내 가중치 목록에서 상기 글자수에 해당하는 상기 면내 가중치를 선택하는 면내 가중치 선택부(1122)를 포함할 수 있다. 이에 더해 상기 면내 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 동일한 면 내에 포함된 상기 기사 콘텐츠에 대해 글자수 순으로 면내 가중치를 부여한 목록을 포함할 수 있다.
생산자 가중치 생성부(1130)는 상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치에 기초하여 상기 생산자 가중치를 생성한다.
도 12는 면별 가중치 목록의 일례를 도시한 도면이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 면별 가중치 목록(1200)은 면 필드(1201) 및 면별 가중치 필드(1202)를 포함할 수 있다.
면 필드(1201)는 상기 기사 콘텐츠가 상기 신문 등의 매체에서 몇 번째 면에 포함되어 있는지를 나타낸다. 또한 면별 가중치 필드(1202)는 상기 면에 대한 면별 가중치를 나타낸다.
위의 도 4에서 설명한 바와 같이, 상기 기사 콘텐츠에서 상기 몇 번째 면에 해당하는 페이지 정보를 추출하여 면별 가중치 목록의 면 필드(1201)를 통해 해당하는 면의 상기 면별 가중치를 획득할 수 있다. 이때 상기 면별 가중치는 도 13에서 설명할 면내 가중치와 함께 생산자 가중치를 생성하기 위해 사용된다.
도 13은 면내 가중치 목록의 일례를 도시한 도면이다. 도 13에 도시된 바와 같이, 면내 가중치 목록(1300)은 면내 순위 필드(1301) 및 면내 가중치 필드(1302)를 포함할 수 있다.
면내 순위 필드(1301)는 동일한 면 상에 존재하는 복수의 기사 콘텐츠를 상기 기사 콘텐츠의 글자수를 통해 순위를 정해 면내 가중치 필드(1302)에서 제공하는 면내 가중치를 결정한다. 즉 동일한 상기 면 상에서 글자수가 가장 많은 상기 기사 콘텐츠가 면내 순위 ‘1’을 얻게 된다.
이때 도 12 및 도 13에 도시된 면별 가중치 목록(1200) 및 면내 가중치 목록(1300)에서 각각 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치 및 면내 가중치를 추출하고, 상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치간의 연산을 통해 상기 생산자 가중치를 생성할 수 있다.
예를 들어 신문 상에서 1면에서 가장 많은 글자수를 제공하는 기사 콘텐츠의 생산자 가중치는 도 12 및 도 13을 통해 “면별 가중치(100) X 면내 가중치(1) = 100”과 같은 방법을 통해 생성할 수 있다.
본 발명에 따른 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
본 발명에 따르면, 기사 콘텐츠에 면별 가중치 및 면내 가중치를 통한 생산자 가중치를 부여하여 상기 기사 콘텐츠의 이용자에게 상기 기사 콘텐츠와 함께 상기 생산자 가중치를 제공하여 상기 기사 콘텐츠의 기사 생산자가 판단하는 상기 기 사 콘텐츠의 중요도를 상기 이용자가 상기 생산자 가중치를 확인함으로써, 인식할 수 있다.
본 발명에 따르면, 상기 생산자 가중치에 의해 정렬된 상기 기사 콘텐츠의 검색을 통해 상기 이용자로 하여금 상기 기사 콘텐츠를 상기 중요도에 따라 검색하게 할 수 있다.
본 발명에 따르면, 상기 이용자에게 상기 기사 콘텐츠에 대한 평가 필드를 제공하고, 상기 평가 필드를 통해 입력되는 평가 정보를 이용하여 상기 기사 생산자 및 상기 이용자간의 커뮤니티 공간을 만들 수 있고, 상기 평가 정보를 상기 기사 생산자에게 피드백(feedback)함으로써, 상기 기사 콘텐츠를 질적으로 향상시킬 수 있다.

Claims (21)

  1. 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 방법에 있어서,
    각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 기사 콘텐츠를 수신하여 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 단계;
    가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 단계;
    상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 뉴스 데이터베이스에 저장하는 단계;
    상기 기사 콘텐츠의 이용자로부터 상기 기사 콘텐츠를 검색하기 위해 키워드를 입력 받는 기사 검색 필드를 제공하는 단계; 및
    상기 키워드가 입력된 경우, 가중치 검색 엔진을 통해 상기 기사 콘텐츠 및 상기 생산자 가중치를 제공하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 가중치 자동부여 시스템은 면별 가중치 목록 및 면내 가중치 목록을 포함하고,
    가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 상기 단계는,
    상기 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택하는 단계;
    상기 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택하는 단계; 및
    상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치에 기초하여 상기 생산자 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 면별 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 각 면에 면별 가중치를 부여한 목록을 포함하고,
    상기 가중치 목록 중 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택하는 상기 단계는,
    상기 기사 수집 데이터베이스에 저장된 상기 기사 콘텐츠로부터 상기 기사 콘텐츠가 포함된 상기 면의 페이지 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 면별 가중치 목록에서 상기 페이지 정보에 해당하는 상기 면별 가중치를 선택하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 면내 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 동일한 면 내에 포함된 상기 기사 콘텐츠에 대해 글자수 순으로 면내 가중치를 부여한 목록을 포함하고,
    상기 가중치 목록 중 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택하는 상기 단계는,
    상기 기사 콘텐츠의 글자수를 파악하는 단계; 및
    상기 면내 가중치 목록에서 상기 글자수에 해당하는 상기 면내 가중치를 선택하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치에 기초하여 상기 생산자 가중치를 생성하는 상기 단계는,
    상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치의 각 수치간의 곱셈 연산을 통해 상기 생산자 가중치를 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    가중치 자동부여 시스템을 통해 상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 상기 단계는,
    상기 기사 콘텐츠의 카테고리가 언론사 카테고리에 포함되는 경우, 상기 언론사 카테고리별로 기선정된(predetermined) 가중치를 상기 생산자 가중치로서 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 언론사 카테고리는 사설, 시론, 상기 기사 생산자의 주관적인 편집이 개입되어 있는 기사, 인사, 부고, 동정, 아파트시세, 또는 주가시세의 카테고리를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 기사 콘텐츠를 수신하여 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 상기 단계는,
    상기 기사 콘텐츠에 페이지 정보가 포함되어 있는지 확인하는 단계; 및
    상기 페이지 정보의 포함이 확인되지 않는 경우, 신문 면별 정보 데이터 필드를 통해 상기 페이지 정보를 추출하여 상기 기사 수집 데이터베이스에 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 신문 면별 정보 데이터 필드는 카테고리 테이블 및 키워드 테이블에 해당하는 상기 페이지 정보를 포함하고, 상기 기사 콘텐츠의 카테고리 및 키워드를 통해 상기 페이지 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 이용자에게 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 정렬하기 위한 가중치 정렬 필드를 제공하는 단계; 및
    상기 가중치 정렬 필드가 선택되는 경우, 상기 기사 콘텐츠를 상기 생산자 가중치를 통해 정렬하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제1항에 있어서,
    상기 뉴스 데이터베이스는, 상기 기사 콘텐츠에 대해 생산자 가중치 필드 및 이용자 가중치 필드를 포함하는 복수의 가중치 필드를 포함하고,
    상기 뉴스 데이터베이스에서 상기 기사 콘텐츠와 연관되어 저장된 가중치를 검색하는 단계;
    상기 복수의 가중치가 검색되는 경우, 상기 복수의 가중치를 덧셈 또는 곱셈 연산하여 통합 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 통합 가중치를 상기 뉴스 데이터베이스의 가중치를 저장하기 위한 상기 가중치 필드에 저장하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 통합 가중치는 기사 검색에서 상기 기사 콘텐츠를 상기 통합 가중치 순서로 정렬하기 위한 기준으로 이용되는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 방법.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 제1항 내지 제8항, 제10항, 제13항, 제14항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
  18. 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는 시스템에 있어서,
    각 기사 생산자의 기사 제공 시스템으로부터 수신된 기사 콘텐츠를 저장하는 기사 수집 데이터베이스;
    상기 기사 콘텐츠의 생산자 가중치를 생성하는 가중치 자동부여 시스템; 및
    상기 생산자 가중치 및 상기 기사 콘텐츠를 저장하는 뉴스 데이터베이스
    를 포함하고,
    상기 시스템은 상기 기사 콘텐츠의 이용자로부터 상기 기사 콘텐츠를 검색하기 위해 키워드를 입력 받는 기사 검색 필드를 제공하고, 상기 키워드가 입력된 경우 가중치 검색 엔진을 통해 상기 기사 콘텐츠 및 상기 생산자 가중치를 제공하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 가중치 목록은 면별 가중치 목록 및 면내 가중치 목록을 포함하고,
    상기 가중치 자동부여 시스템은,
    상기 가중치 목록 중 면별 가중치 목록을 통해 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면별 가중치를 선택하는 제1 선택부;
    상기 가중치 목록 중 면내 가중치 목록에서 상기 기사 콘텐츠와 연관된 면내 가중치를 선택하는 제2 선택부; 및
    상기 면별 가중치 및 상기 면내 가중치에 기초하여 상기 생산자 가중치를 생성하는 생산자 가중치 생성부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 면별 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 각 면에 면별 가중치를 부여한 목록을 포함하고,
    상기 제1 선택부는,
    상기 기사 수집 데이터베이스로부터 상기 기사 콘텐츠가 포함된 상기 면의 페이지 정보를 추출하는 페이지 정보 추출부; 및
    상기 면별 가중치 목록에서 상기 페이지 정보에 해당하는 상기 면별 가중치를 선택하는 면별 가중치 선택부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 면내 가중치 목록은 신문을 포함하는 매체의 동일한 면 내에 포함된 상기 기사 콘텐츠에 대해 글자수 순으로 면내 가중치를 부여한 목록을 포함하고,
    상기 제2 선택부는,
    상기 기사 콘텐츠의 글자수를 파악하는 글자수 파악부; 및
    상기 면내 가중치 목록에서 상기 글자수에 해당하는 상기 면내 가중치를 선택하는 면내 가중치 선택부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 부여 시스템.
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US11/696,322 US7698337B2 (en) 2006-04-18 2007-04-04 Method for offering news article via on-line system based upon editorial index and system for executing the method
JP2007106753A JP4523952B2 (ja) 2006-04-18 2007-04-16 オンライン上で提供されるニュース記事に加重値を付与する方法及びそのシステム

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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100837749B1 (ko) * 2006-04-18 2008-06-13 엔에이치엔(주) 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템
CN101901235B (zh) 2009-05-27 2013-03-27 国际商业机器公司 文档处理方法和系统
US20110010670A1 (en) * 2009-07-10 2011-01-13 Julian Paas Method and system for recommending articles
US8356047B2 (en) * 2009-10-01 2013-01-15 International Business Machines Corporation Intelligent event-based data mining of unstructured information
US10628457B2 (en) 2016-11-08 2020-04-21 International Business Machines Corporation Method and system for self-organizing an online community of news content readers and authors
US10708370B2 (en) 2016-11-08 2020-07-07 International Business Machines Corporation Method and system for assigning privileges in an online community of news content readers and authors
KR102250281B1 (ko) 2018-10-29 2021-05-10 비플라이소프트(주) 이슈에 대한 미디어지수를 산출하는 장치 및 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010108877A (ko) * 2000-06-01 2001-12-08 이민행 웹사이트 평가 방법
KR20020005108A (ko) * 2000-07-08 2002-01-17 유춘열 뉴스 기사의 사용자 선호도에 따른 배열 방법
KR20020036650A (ko) * 2000-11-09 2002-05-16 아끼구사 나오유끼 레이아웃 정보를 이용한 정보 전송 및 수신 방법
KR20020036114A (ko) * 2000-11-08 2002-05-16 구자홍 통신망을 이용하여 맞춤신문을 제공하는 방법 및 시스템
KR20050087226A (ko) * 2004-02-26 2005-08-31 엔에이치엔(주) 중요도 정보를 반영한 검색 결과 리스트 제공 방법 및 그시스템

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3565288B2 (ja) * 1995-02-16 2004-09-15 ソニー株式会社 情報表示方法
JP3810463B2 (ja) * 1995-07-31 2006-08-16 株式会社ニューズウオッチ 情報フィルタリング装置
JPH0944525A (ja) * 1995-07-31 1997-02-14 Fujitsu Ltd データ検索装置
US5905981A (en) 1996-12-09 1999-05-18 Microsoft Corporation Automatically associating archived multimedia content with current textual content
US5875446A (en) * 1997-02-24 1999-02-23 International Business Machines Corporation System and method for hierarchically grouping and ranking a set of objects in a query context based on one or more relationships
US6185550B1 (en) * 1997-06-13 2001-02-06 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for classifying documents within a class hierarchy creating term vector, term file and relevance ranking
US5953718A (en) * 1997-11-12 1999-09-14 Oracle Corporation Research mode for a knowledge base search and retrieval system
US6421675B1 (en) * 1998-03-16 2002-07-16 S. L. I. Systems, Inc. Search engine
US6772139B1 (en) * 1998-10-05 2004-08-03 Smith, Iii Julius O. Method and apparatus for facilitating use of hypertext links on the world wide web
US6757646B2 (en) * 2000-03-22 2004-06-29 Insightful Corporation Extended functionality for an inverse inference engine based web search
US7058516B2 (en) * 2000-06-30 2006-06-06 Bioexpertise, Inc. Computer implemented searching using search criteria comprised of ratings prepared by leading practitioners in biomedical specialties
JP4044294B2 (ja) * 2001-02-20 2008-02-06 株式会社東芝 新聞紙面の制作システムおよび記事重要度決定方法
US20040003097A1 (en) 2002-05-17 2004-01-01 Brian Willis Content delivery system
US7200801B2 (en) 2002-05-17 2007-04-03 Sap Aktiengesellschaft Rich media information portals
JP3900286B2 (ja) * 2003-04-15 2007-04-04 日本電気株式会社 記事配信方法およびサーバ
US7433893B2 (en) * 2004-03-08 2008-10-07 Marpex Inc. Method and system for compression indexing and efficient proximity search of text data
US7370381B2 (en) * 2004-11-22 2008-05-13 Truveo, Inc. Method and apparatus for a ranking engine
KR100837749B1 (ko) * 2006-04-18 2008-06-13 엔에이치엔(주) 온라인 상에서 제공되는 뉴스 기사에 가중치를 부여하는방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010108877A (ko) * 2000-06-01 2001-12-08 이민행 웹사이트 평가 방법
KR20020005108A (ko) * 2000-07-08 2002-01-17 유춘열 뉴스 기사의 사용자 선호도에 따른 배열 방법
KR20020036114A (ko) * 2000-11-08 2002-05-16 구자홍 통신망을 이용하여 맞춤신문을 제공하는 방법 및 시스템
KR20020036650A (ko) * 2000-11-09 2002-05-16 아끼구사 나오유끼 레이아웃 정보를 이용한 정보 전송 및 수신 방법
KR20050087226A (ko) * 2004-02-26 2005-08-31 엔에이치엔(주) 중요도 정보를 반영한 검색 결과 리스트 제공 방법 및 그시스템

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