KR100898459B1

KR100898459B1 - 질의 분류 방법 및 그 시스템

Info

Publication number: KR100898459B1
Application number: KR20070080879A
Authority: KR
Inventors: 최지훈; 김광현; 이상호
Original assignee: 엔에이치엔(주)
Priority date: 2007-08-10
Filing date: 2007-08-10
Publication date: 2009-05-21
Also published as: JP4729607B2; JP2009043263A; KR20090016329A

Abstract

질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공한다. 질의 분류 방법은 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 단계와, 상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 단계 및 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

피드백 정보, 질의, 분류

Description

질의 분류 방법 및 그 시스템{method for classifying query and system thereof}

본 발명은 질의 분류 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 모호한 사용자의 질의로부터 적합한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 질의를 지정된 카테고리에 분류하는 질의 분류 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.

일반적으로 정보 검색 방법은 사용자가 입력한 쿼리를 분석하고, 상기 분석된 쿼리에 대응되는 검색 결과를 인기도순에 따라 정렬하여 제공한다.

예를 들어 사용자가 '드럼'을 쿼리로 입력하여 악기인 드럼과 연관된 정보를 검색하고자 하는 경우, 종래 정보 검색 방법은 다른 사용자에 의해 '드럼'에 대응되는 검색 결과로 '드럼 세탁기'가 인기도가 높으면, 상기 사용자가 검색하고자 하는 악기인 드럼보다 드럼 세탁기를 우선적으로 검색 결과로 제공함으로써 사용자가 원하는 검색 결과를 우선적으로 제공하지 못하는 문제점이 있다.

일례로 사용자에 의해 입력된 질의가 '청바지'인 경우, 종래 정보 검색 방법은 남자 청바지 또는 여자 청바지 중 인기 있는 상품만을 검색함으로써 사용자가 여자이나 남자 청바지를 원하는 경우 여자 청바지 중 인기 있는 상품만을 검색 결과로 제공하게 되면, 사용자가 원하는 정보를 제대로 검색하지 못하는 결과를 초래한다.

일례로 사용자에 의해 입력된 질의가 '푸마'인 경우, 종래 정보 검색 방법은 어뷰즈(abuse)에 의해 '나이키/아디다스/폴로/빈폴' 등이 포함된 검색 결과가 상위에 노출되게 되면, 실제로 사용자가 원하는 푸마에 대한 검색 결과를 정확하게 제공하는 못하는 문제점이 있다.

따라서, 사용자의 질의 의도를 보다 정확하게 파악하여 사용자가 원하는 정보 검색 결과를 제공할 수 있도록 하기 위한 질의 분류 방안이 절실하게 요청되고 있다.

본 발명은 모호한 사용자의 질의로부터 적합한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 질의를 지정된 카테고리에 분류하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공한다.

또한 본 발명은 서비스 내 대분류 카테고리를 추출하고 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 추출된 키워드를 이용하여 질의를 분류할 수 있도록 하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공한다.

또한 본 발명은 추출된 키워드를 이용하여 질의와 높은 유사도를 가지는 카테고리를 선정하여 질의를 분류할 수 있도록 하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공한다.

또한 본 발명은 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 적합한 검색 결과를 제공하기 위해 질의를 분류할 수 있도록 하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공한다.

본 발명의 일실시예에 따른 질의 분류 방법은, 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 단계와, 상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 단계 및 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일실시예에 따른 질의 분류 시스템은, 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 추출부와, 상기 추출된 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 카테고리 선정부 및 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 검색 결과 제공부를 포함한다.

본 발명에 따르면, 모호한 사용자의 질의로부터 적합한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 질의를 지정된 카테고리에 분류하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 서비스 내 대분류 카테고리를 추출하고 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 추출된 키워드를 이용하여 질의를 분류할 수 있도록 하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 추출된 키워드를 이용하여 질의와 높은 유사도를 가지는 카테고리를 선정하여 질의를 분류할 수 있도록 하는 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

또한 본 발명에 따르면, 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 질의 분류 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 질의 분류 방법 및 그 시스템을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명에 따른 질의 분류 시스템과 사용자 단말기간의 연동 관계를 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 사용자 단말기(110)는 사용자로부터 검색하고자 하는 질의(query)를 입력 받으면, 상기 입력된 질의를 질의 분류 시스템(120)으로 전송한다.

질의 분류 시스템(120)은 상기 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출한다.

질의 분류 시스템(120)은 상기 추출된 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출한다. 즉, 질의 분류 시스템(120)은 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보로서 질의에 대한 클릭 빈도, 판매 지수, 베스트셀러 또는 스테디셀러 등을 분석하여 빈도와 태그 또는 빈도와 키워드 형태로 데이터를 생성할 수 있다.

질의 분류 시스템(120)은 상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정한다. 즉, 질의 분류 시스템(120)은 벡터 공간에 표현되는 상기 추출 키워드를 분석하여 상기 질의와 높은 유사도를 가지는 카테고리를 선정할 수 있다.

질의 분류 시스템(120)은 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공한다. 즉, 질의 분류 시스템(120)은 상기 선정 된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 상기 사용자의 질의 의도를 파악하여 상기 사용자의 질의 의도에 대응되는 검색 결과를 사용자 단말기(110)로 제공할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 질의 분류 시스템(120)은 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 질의를 지정된 카테고리에 분류함으로써 모호한 사용자의 질의로부터 적합한 검색 결과를 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 질의 분류 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 질의 분류 시스템(120)은 데이터베이스(200), 추출부(210), 카테고리 선정부(220) 및 검색 결과 제공부(230)를 포함한다.

데이터베이스(200)는 상기 사용자들에 의해 입력되는 질의에 대응하여 제공될 수 있는 각종 정보들 및 상기 각종 정보들이 존재하는 분류 카테고리 정보를 기록하고 유지한다. 즉, 데이터베이스(200)는 상기 사용자들에 의해 입력된 질의와 연관된 각종 서비스 내 분류 카테고리 정보 및 상기 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 기록하고 유지할 수 있다. 상기 피드백 정보는 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 포함한다.

추출부(210)는 상기 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출한다.

도 3은 김치와 연관된 카테고리의 일례를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 추출부(210)는 사용자로부터 '김치'라는 질의가 입력되면, 상기 서비스 내 분류 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집하 고, 상기 피드백 정보를 분석하여 상기 입력된 질의인 '김치'가 속한 카테고리를 추출할 수 있다. '김치'라는 용어가 속한 카테고리 목록(300)을 추출할 수 있다. 카테고리 목록(300)은 상기 사용자에 의해 입력된 질의가 속한 카테고리를 추출한 리스트이다. 제1 카테고리(310)는 '김치'라는 용어가 속한 분류 카테고리가 '식품수퍼마켓'인 경우를 나타내고, 제2 카테고리(320)는 '김치'가 포함된 '김치통'이라는 용어가 속한 분류 카테고리가 '생활/주방/문구'인 경우를 나타내고, 제3 카테고리(330)는 '김치'라는 용어가 속한 분류 카테고리가 '가전제품'인 경우를 나타낸다. 또한 카테고리 추출부(210)는 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 분석하여 상기 클릭 빈도가 일정 기준치 이상인 카테고리를 랭킹할 수 있다.

추출부(210)는 상기 서비스 내 분류 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집한다. 즉, 추출부(210)는 하위 카테고리의 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 색인어로 가지는 문서인 상기 분류 카테고리를 분석하여 피드백 정보를 수집할 수 있다.

도 4는 대분류 카테고리가 속한 모든 상품들의 피드백 정보를 수집한 일례를 나타내는 도면이다.

도 4를 참조하면, 제1 대분류 카테고리(410)는 카테고리 아이디(cate_id)가 '8'이고, 카테고리명(catename)이 '식품/슈퍼마켓'이다. 추출부(210)는 제1 대분류 카테고리(410)로부터 '남양알로에'에 대한 클릭 빈도 '8', '낚시'에 대한 클릭 빈도 '28', '김치'에 대한 클릭 빈도 '10', '글루코사민'에 대한 클릭 빈도 '5', '귤'에 대한 클릭 빈도 '25'를 피드백 정보로 수집할 수 있다.

제2 대분류 카테고리(420)는 카테고리 아이디(cate_id)가 '0'이고, 카테고리명(catename)이 '가전제품'이다. 추출부(210)는 제2 대분류 카테고리(420)로부터 '네비게이션가격비교'에 대한 클릭 빈도 '17', '냉장고'에 대한 클릭 빈도 '17', '김치'에 대한 클릭 빈도 '5', '공학용계산기'에 대한 클릭 빈도 '5', '계산기'에 대한 클릭 빈도 '25', '휴대폰'에 대한 클릭 빈도 '2002'를 피드백 정보로 수집할 수 있다.

또한 추출부(210)는 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출한다. 즉, 추출부(210)는 상기 카테고리 내 존재하는 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 상기 키워드를 추출한다. 상기 피드백 정보는 상기 질의에 대한 클릭 빈도, 판매지수 또는 인기도를 포함할 수 있다. 일례로 상기 인기도는 베스트셀러 또는 스테디셀러 등과 같이 서적의 판매 인기도일 수 있다. 또한 추출부(210)는 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 클릭 빈도 또는 클릭 빈도와 키워드 형태로 데이터를 생성할 수도 있다.

카테고리 선정부(220)는 상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정한다. 즉, 카테고리 선정부(220)는 벡터 공간에 표현되는 상기 추출 키워드를 분석하여 상기 질의와 높은 유사도를 가지는 카테고리를 선정할 수 있다.

카테고리 선정부(220)는 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 분석하여 일정 기준치 이상의 가중치를 갖는 카테고리를 랭킹하고, 랭킹 결과에 따라 상기 카테고리를 선정할 수 있다. 일례로 카테고리 선정부(220)는 상기 질의 대한 클릭 빈도를 분 석하여 상기 질의가 가장 많이 클릭된 정보들이 존재하는 대분류 카테고리를 랭킹하고, 상기 랭킹 결과에 따라 상기 카테고리를 선정할 수 있다.

검색 결과 제공부(230)는 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공한다. 즉, 검색 결과 제공부(230)는 상기 선정된 카테고리와 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 이용하여 상기 질의와 정보간의 유사도에 따라 상기 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 질의 분류 시스템(120)은 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석한 결과에 따라 질의를 지정된 카테고리에 분류하여 사용자의 질의에 적합한 검색 결과를 제공할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 질의 분류 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.

도 5를 참조하면, 단계(S510)에서 질의 분류 시스템은 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출한다. 즉, 단계(S510)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출할 수 있다. 상기 피드백 정보는 상기 질의에 대한 클릭 빈도, 판매지수 또는 인기도를 포함할 수 있다.

단계(S510)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집한다. 즉, 단계(S510)에서 상기 질의 분류 시스템은 하위 카테고리의 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 색인어로 가지는 문서인 상기 분류 카테고리를 분석하여 상기 분류 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집한다.

또한 단계(S510)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 피드백 정보를 이용하여 질의가 속한 카테고리의 키워드를 추출한다. 즉, 단계(S510)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 분석하여 상기 질의가 속하는 카테고리의 키워드를 추출할 수 있다.

단계(S520)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정한다. 즉, 단계(S520)에서 상기 질의 분류 시스템은 벡터 공간에 표현되는 상기 추출 키워드를 분석하여 상기 질의와 높은 유사도를 가지는 카테고리를 선정한다.

일례로 단계(S520)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 이용하여 일정 기준치 이상의 가중치를 갖는 카테고리를 선정한다. 즉, 단계(S520)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 분석하여 상기 질의가 가장 많이 클릭된 정보들이 존재하는 대분류 카테고리를 랭킹하여 선정할 수 있다.

단계(S530)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공한다. 즉, 단계(530)에서 상기 질의 분류 시스템은 상기 선정된 카테고리와 상기 질의에 대한 클릭 빈도를 이용하여 상기 질의와 정보간의 유사도에 따라 상기 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제 공할 수 있다.

이와 같이, 본 발명에 따른 질의 분류 방법은 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석한 결과에 따라 질의를 지정된 카테고리에 분류하여 사용자의 질의에 적합한 검색 결과를 제공할 수 있다.

한편 본 발명에 따른 질의 분류 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 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 가능한 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. 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 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

110: 사용자 단말기 120: 질의 분류 시스템

200: 데이터베이스 210: 추출부

220: 카테고리 선정부 230: 검색 결과 제공부

Claims

삭제
삭제
입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 단계;

상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 단계; 및

상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 단계

를 포함하고,

카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 상기 단계는,

상기 서비스 내 분류 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집하고, 상기 카테고리 내 존재하는 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 상기 키워드를 추출하고,

상기 피드백 정보는,

상기 질의에 대한 클릭 빈도, 판매지수 또는 인기도를 포함하는 질의 분류 방법.
입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 단계;

상기 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 단계; 및

상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 단계

를 포함하고,

카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 상기 단계는,

상기 서비스 내 분류 카테고리에 속한 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 수집하고, 상기 분류 카테고리 내의 하위 카테고리의 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 분석하여 상기 키워드를 추출하는 질의 분류 방법.
제3항에 있어서,

키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 상기 단계는,

상기 질의에 대한 클릭 빈도를 이용하여 일정 기준치 이상의 가중치를 갖는 카테고리를 선정하는 질의 분류 방법.
제3항 또는 제4항에 있어서,

키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 상기 단계는,

상기 피드백 정보를 분석하여 상기 질의가 가장 많이 클릭된 정보들이 존재하는 대분류 카테고리를 랭킹하고, 상기 랭킹 결과에 따라 상기 카테고리를 선정하는 질의 분류 방법.
제3항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
삭제
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입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 추출부;

상기 추출된 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 카테고리 선정부; 및

상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 검색 결과 제공부

를 포함하고,

상기 추출부는,

하위 카테고리의 모든 정보들에 대한 피드백 정보를 색인어로 가지는 문서인 상기 분류 카테고리를 분석하여 상기 피드백 정보를 수집하고, 상기 수집된 피드백 정보를 분석하여 상기 키워드를 추출하는 질의 분류 시스템.
입력된 질의와 연관된 서비스 내 분류 카테고리를 추출하고, 상기 카테고리 내 존재하는 피드백 정보를 분석하여 키워드를 추출하는 추출부;

상기 추출된 키워드를 이용하여 질의와 일정 기준 이상의 유사도를 가지는 카테고리를 선정하는 카테고리 선정부; 및

상기 선정된 카테고리와 유사도의 결합을 통해 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 검색 결과 제공부

를 포함하고,

상기 추출부는,

상기 카테고리 내 존재하는 사용자의 행동 패턴에 대한 피드백 정보를 분석하여 상기 키워드를 추출하고,

상기 피드백 정보는,

상기 질의에 대한 클릭 빈도, 판매지수 또는 인기도를 포함하는 질의 분류 시스템.
제11항에 있어서,

상기 카테고리 선정부는,

상기 질의에 대한 클릭 빈도를 이용하여 일정 기준치 이상의 가중치를 갖는 카테고리를 랭킹하고, 랭킹 결과에 따라 상기 카테고리를 선정하는 질의 분류 시스템.
제10항 또는 제11항에 있어서,

상기 카테고리 선정부는,

상기 피드백 정보를 분석하여 상기 질의가 가장 많이 클릭된 정보들이 존재하는 대분류 카테고리를 랭킹하고, 상기 랭킹 결과에 따라 상기 카테고리를 선정하는 질의 분류 시스템.