KR100932999B1 - 사용자 정보 및 콘텐츠에 기초하여 자동으로 생성된 링크에의한 문서 브라우징 - Google Patents

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Abstract

사용자의 개인 정보에 관련되어 있을 수 있으며, 사용자가 읽고 있는 문서 등과 같은 원본 문서에 관련되어 있는 추가의 문서가 자동으로 위치 결정될 수 있다. 추가의 문서는 읽고 있는 문서의 콘텐츠 정보와 사용자의 개인 정보를 포함하는 설명 정보에 기초하여 위치 결정될 수 있다. 추가의 문서 또는 이 추가의 문서에 대한 링크는 읽고 있는 문서에 삽입될 수 있다. 일실시예에서, 추가의 문서는, 인라인 링크 또는 텍스트 단편에 의하는 것과 같이, 읽고 있는 문서와 인라인으로 표시될 수 있다. 사용자는 읽고 있는 원본 문서에 관련되어 있는 추가의 문서를 효과적으로 제공받을 수 있다.

Description

사용자 정보 및 콘텐츠에 기초하여 자동으로 생성된 링크에 의한 문서 브라우징{ENHANCED DOCUMENT BROWSING WITH AUTOMATICALLY GENERATED LINKS BASED ON USER INFORMATION AND CONTEXT}
본 발명은, 정보 검색을 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 정보를 브라우징하기 위한 기술에 관한 것이다.
월드 와이드 웹(WWW; 간단히 "웹"이라고 함)은 방대한 양의 정보를 포함하고 있다. 이러한 웹의 매우 일반적인 용도 중 하나는 뉴스 기사나 그외 간행물 등의 문서를 읽는 것이다.
뉴스 기사와 같은 특정의 문서를 읽을 때, 그 특정의 문서와 어느 정도 관련된 다른 문서에 대한 링크를 제공하는 것은 공지되어 있다. 예컨대, 사용자가 뉴스 검색 엔진 또는 온라인 뉴스 서비스로부터 뉴스 문서를 선택하는 경우, 웹사이트는 그 뉴스 문서와 관련되어 있는 다른 뉴스 기사 또는 광고에 대한 링크를 제공할 수 있다. 통상적으로, 이러한 관련 문서들은, 읽혀지는 문서의 콘텐츠에 기초하여 결정되며, 그 문서의 콘텐츠의 외부에 표시되는 추가의 링크로서 보여진다. 관련 자료에 대한 편리한 링크를 제공함으로써, 이러한 추가의 문서는 인터넷 사용자의 브라우징 경험을 향상시킬 수 있다.
인터넷 사용자에게 관련 정보에 대해 자동으로 생성되는 링크를 제공함으로써 문서의 브라우징을 향상시키는 개선된 기술을 제공할 필요가 있다.
본 발명의 하나의 특징에 의하면, 문서를 브라우징하는 방법으로서, 사용자에 관한 개인 정보를 수신하는 단계; 개인 정보와 제1 문서의 콘텐츠에 기초하여 설명 정보를 생성하는 단계; 설명 정보에 기초하여 추가의 문서를 식별하는 단계를 포함한다. 또한, 추가의 문서에 대한 참조를 포함하도록 변경된 제1 문서의 콘텐츠의 적어도 일부를 포함하는 제2 문서가 생성될 수 있다.
본 발명의 다른 특징으로서, 제1 문서와 관련되어 있는 적어도 하나의 제2 문서를 위치 결정하는 단계; 및 제1 문서 내에서, 제2 문서가 관련된 위치에 제2 문서를 임베딩하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 특징으로서, 사용자로부터 제1 문서에 대한 요청을 수신하는 단계; 제1 문서에서 개체명을 식별하는 단계; 개체명과 연관되어 있는 제2 문서를 위치 결정하는 단계; 및 제2 문서에 대한 링크가, 제1 문서 내의, 제2 문서가 연관되어 있는 개체명에 인접한 위치에서 제1 문서와 인라인으로 표시되는, 제1 문서의 수정된 버전을 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
본 명세서에 포함되며 그 일부분을 구성하는 첨부 도면은 본 발명의 실시예를 예시하며, 상세한 설명과 함께 본 발명을 설명한다.
도 1A 및 1B는 사용자가 사용할 수 있는 그래픽 인터페이스의 예를 나타내는 도면.
도 2는 본 발명의 원리에 따른 개념이 구현될 수 있는 네트워크의 예시도.
도 3은 도 2의 네트워크에 나타낸 클라이언트 또는 서버를 나타내는 예시도.
도 4는 도 2에 나타낸 문서 로케이터의 개념적 구성요소를 나타내는 블록도.
도 5는 도 4에 나타낸 검색 컴포넌트의 구현예를 나타내는 도면.
도 6은 도 2에 나타낸 문서 로케이터에 의해 수행되는 동작의 예를 나타내는 흐름도.
도 7은 콘텐츠를 제공하는 웹사이트와 관련하여 문서 로케이터의 구현예를 나타내는 도면.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명한다. 본 발명의 상세한 설명은 본 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다.
개요
본 명세서에 개시하고 있는 바와 같이, 사용자가 읽고 있는 문서와 같은 원본 문서(original document)에 관련된 추가의 문서(additional documents)는 자동으로 위치 결정된다. 추가의 문서는, 이 문서의 콘텐츠 및/또는 사용자의 개인 정보에 기초하여 위치 결정될 수 있다. 이 추가의 문서는 원본 문서와 인라인(in-line)으로 표시될 수 있다. 따라서, 사용자는 자신이 읽고 있는 원본 문서에 관련되어 있는 추가의 정보를 효과적으로 제공받을 수 있게 된다.
도 1A 및 1B는 사용자(독자)에게 제공될 수 있는 그래픽 인터페이스의 예를 나타내는 도면이다. 이 그래픽 인터페이스는 웹을 브라우징하는데 이용되는 웹 브라우저(100)를 통해 제공될 수 있다. 도 1A 및 1B에 도시된 예시 문서(105)는 에베레스트산(Mt. Everest)에 오르는 하이커들(빌크로스[Bill Cross])의 노력에 관한 것이다.
많은 추가의 문서들이 문서(105)에 관련될 수 있다. 도 1A에서, 예컨대, 3개의 추가 기사에 대한 링크(110, 112, 114)가 문서(105) 내에 임베드되어 있다. 링크(110)는 Mt. Everest(에베레스트산)에 관한 문서를 참조할 수 있는 것이며, 링크(112)는 Novolog Peaks and Poles Challenge(노볼로그 피크 앤 콜 챌린지)와 관련된 문서를 참조할 수 있는 것이고, 링크(114)는 당뇨병과 관련된 문서를 참조할 수 있는 것이다. 각각의 링크(110, 112, 1114)는 원본 문서(105)에 어떻게든 관련되어 있는 컨텐츠를 참조한다. 이 예에서, 링크(110, 112, 114)는 밑줄이 있는 링크의 콘텐츠를 독자에게 알려주는 간단한 요약 텍스트(예컨대, "related content: Mt. Everest" [관련 콘텐츠: 에베레스트산])로서 표시된다. 또한, 요약 텍스트에는 밑줄이 있어서, 이 요약 텍스트가 링크와 연계되어 있다는 것을 나타낸다. 도 1A에 있는 문서(105)의 독자가 미국 캘리포니아주 산호세에 있다고 가정한다. 산호세에 소재한 하이킹 장비 소매상을 위한 광고(115)가 추가로 표시될 수 있다. 또한, 링크(110, 112, 114)에 의해 참조되는 문서는, 산호세 지역에 있는 독자들에게 특히 적합한 문서가 될 수 있다.
도 1A에는 도시되어 있지 않지만, 독자의 개인 정보에 더 직접적으로 맞추어진 링크 등의 다른 링크가 표시될 수도 있다. 예를 들어, 독자가 이전에 사 진(photography) 관련 검색 쿼리(search query) 등의 검색 쿼리를 검색 엔진에 입력했었다면, "Everest Photography"(에버레스트 사진)을 설명하는 문서에 다른 링크가 링크될 수 있다.
도 1B의 문서(105)는 도 1A의 문서와 동일한 것이다. 도 1B의 문서(105)에는 다수의 링크(120, 122, 124)가 포함되어 있다. 이 예에서, 링크(120, 122, 124)는, 링크된 요약 텍스트로서 표시되지 않고, 문서(105) 내의 소정의 단어 또는 구와 연계된 포맷 또는 표현을 간단히 변경함으로써 구현된다. 예를 들어, 링크(120)는, 독자에게 "Mt. Everest"(에베레스트산)에 밑줄이 있는 것으로 보여지며, 독자에게 이 링크가 에베레스트산에 연관된 문서를 참조하고 있다는 것을 나타낸다. 링크(110, 112, 114)와 유사한 요약 텍스트를 포함하는 문서(105)에, 다른 링크(126)가 인라인(in-line)으로 삽입되어 있다. 이 예의 경우, 독자가 산호세(San Jose)가 아닌 시애틀(Seattle)에 있다고 가정하면, 이러한 사실에 기초하여 생성될 수 있는 링크(126)는, 시애틀 부근에 있는 Mt. Rainer(레이너 산)의 하이킹과 관련된 문서를 참조할 것이다.
네트워크의 개략적인 설명
도 2는 본 발명의 원리에 부합하는 개념을 구현할 수 있는 네트워크(200)의 예를 나타내는 도면이다. 네트워크(200)는, 통신망(240)을 통해 서버(220)에 접속되는 다수의 클라이언트(210)를 포함할 수 있다. 통신망(240)은, 근거리 통신망(LAN), 원거리 통신망(WAN), 공중전화망(PSTN) 등의 전화망, 인트라넷, 인터넷, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 도면에는, 간략히 나타내기 위해, 통신 망(240)에 2개의 클라이언트(210)와 하나의 서버(220)가 접속되어 있는 것으로 도시되어 있다. 실제로는, 더 많은 클라이언트 및/또는 서버가 접속될 수 있다. 또한, 어떤 경우에는, 클라이언트가 서버의 하나 이상의 기능을 수행할 수 있으며, 서버가 클라이언트의 하나 이상의 기능을 수행할 수 있다.
클라이언트(210)는, 무선 전화, 퍼스널 컴퓨터, 개인 휴대용 정보 단말기(PDA), 랩탑, 또는 다른 유형의 연산용 또는 통신용 장치, 이들 장치들 중 하나에서 실행되는 스레드(thread) 또는 프로세스, 및/또는 이들 장치들 중 하나에 의해 실행될 수 있는 오브젝트 등의 디바이스를 포함할 수 있다. 서버(220)는, 본 발명의 원리에 부합하는 방식으로, 문서 및 이미지를 처리, 검색 및/또는 유지하는 서버 디바이스를 포함할 수 있다. 클라이언트(210)와 서버(220)는 통신망(240)에 무선, 유선 또는 광학적 연결 매체를 통해 접속될 수 있다.
서버(220)는 추가의 문서 로케이터 요소(225)(본 명세서에서는 간단히 "문서 로케이터(225)"라고도 한다)를 포함할 수 있다. 문서 로케이터(document locator) (255)는, 입력된 문서와 관련된 다른 문서에의 참조[문서(105)에 대해 추가된 참조 등(도 1A 및 1B)]를 위한 위치 결정과 추가를 수행할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 용어인 "문서"는, 기계 판독이 가능한 그리고 기계 저장이 가능한 작업 산출물이면 어느 것이든 포함하도록 광범위하게 번역되어야 한다. 이러한 문서로는, 이메일, 웹 로그(블로그), 파일, 파일의 조합, 다른 파일에의 임베드 링크(embedded link)를 갖는 하나 이상의 파일, 뉴스 그룹에의 포스팅(posting) 등이 될 수 있다. 인터넷과 관련하여, 공통의 문서는, HTML 웹 페이 지 등과 같은 웹 페이지이다. 웹 페이지는, 콘텐츠를 포함할 수도 있으며, 임베드 정보(메타 정보, 하이퍼링크 등) 및/또는 임베드 명령어(자바스크립트 등)을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 문서는 일반적으로 임베드 이미지(embedded images)를 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 용어인 "링크"는 어느 하나의 문서로부터 다른 문서 또는 그 문서의 다른 부분으로의 참조 또는 그 반대로의 참조를 나타내는 것이면 모두 포함하도록 넓게 번역되어야 한다.
클라이언트/서버의 시스템 구조의 예
도 3은 클라이언트(210) 또는 서버(220)의 예를 나타내는 도면이다. 클라이언트(210) 또는 서버(220)는, 버스(310), 프로세서(320), 메인 메모리(330), 판독 전용 메모리(ROM)(340), 기억 장치(350), 입력 디바이스(360), 출력 디바이스(370), 및 통신 인터페이스(380)를 포함할 수 있다. 버스(310)는 클라이언트/서버(210/220)의 구성요소들 사이에서의 통신을 가능하게 하는 도선을 포함하여 이루어질 수 있다.
프로세서(320)는, 종래의 프로세서, 마이크로프로세서 또는 명령어를 번역 및 실행하는 프로세싱 로직(processing logic)을 포함하여 이루어질 수 있다. 메인 메모리(330)는 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 프로세서(320)에 의한 실행을 위한 정보 및 명령어를 저장하는 다른 유형의 동적 기억 장치를 포함하여 이루어질 수 있다. ROM(340)은 종래의 ROM 디바이스 또는 프로세서(320)에 의한 사용을 위한 정적 정보 및 명령어를 저장하는 다른 유형의 정적 기억 장치를 포함하여 이루어진다. 기억 장치(350)는 자기 및/또는 광학 기록 매체와 이에 대응하는 드라이 브를 포함하여 이루어질 수 있다.
입력 디바이스(360)는, 사용자가 클라이어트/서버(210/220)에 대해 정보를 입력할 수 있도록 해주는, 키보드, 마우스, 펜, 음성 인식 및/또는 생체 메커니즘 등의 하나 이상의 종래의 메커니즘을 포함하여 이루어질 수 있다. 출력 디바이스(370)는, 사용자에게 정보를 출력하는, 디스플레이, 프린터, 스피커 등의 하나 이상의 종래의 메커니즘을 포함하여 이루어질 수 있다. 통신 인터페이스(380)는, 클라이언트/서버(210/220)가 다른 디바이스 및/또는 시스템과 통신을 수행할 수 있도록 하는 임의의 송수신기 형태의 메커니즘을 포함하여 이루어질 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(380)는 통신망(240) 등의 망을 통해 다른 디바이스 또는 시스템과 통신을 수행하기 위한 메커니즘을 포함하여 이루어질 수 있다.
서버(220)는, 본 발명의 원리에 따라, 추가의 문서 로케이터(225)를 구현할 수 있다. 추가의 문서 로케이터(225)는, 메모리(330) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 매체 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 하나 이상의 물리적 또는 논리적 메모리 디바이스 및/또는 반송파가 될 수 있다.
추가의 문서 로케이터(225)를 정의하는 소프트웨어 명령어는, 데이터 기억 장치(350) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 매체로부터 또는 통신 인터페이스(380)를 통한 다른 디바이스로부터 메모리(330)로 읽어들일 수 있다. 메모리(330)에 포함되는 소프트웨어 명령어는 프로세서(320)로 하여금 차후에 설명될 프로세스를 수행하도록 할 수 있다. 그렇지 않고, 본 발명에 따른 프로세스를 구현하기 위해, 소프트웨어 명령어 대신에, 또는 이와 조합하여, 하드와이어 회선(hardwired circuitry) 또는 다른 논리회로가 사용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 원리에 따른 구현은 어떠한 특정 조합의 하드웨어 회선과 소프트웨어에 한정되지 않는다.
문서 로케이터 (225)
도 4는 문서 로케이터(225)의 개념을 이루는 요소를 나타내는 블록도이다. 문서 로케이터(225)는 설명 정보 생성기(405), 검색 컴포넌트(410), 및 포맷화 컴포넌트(415)를 포함할 수 있다. 설명 정보 생성기(405)는 사용자의 개인 정보에 기초하여 현재의 문서를 설명하는 설명 정보(descriptive information)를 생성할 수 있다. 일실시예로서, 설명 정보는 검색 쿼리(search query)를 포함할 수 있다. 설명 정보 생성기(405)는 사용자의 개인 정보 및/또는 현재의 입력 문서(또는 현재 문서에 관련된 정보)에 기초하여 설명 정보를 생성할 수 있다.
설명 정보 생성기(405)로부터 출력되는 설명 정보는 검색 컴포넌트(410)에 입력될 수 있으며, 이 검색 컴포넌트는 입력되는 설명 정보를 이용하여 추가의 문서를 생성할 수 있다. 이 추가의 문서에 대한 링크 또는 다른 참조가, 포맷화 컴포넌트(415)에 의해 원본 문서에 삽입될 수 있다.
이하, 설명 정보 생성기(405), 검색 컴포넌트(410), 및 포맷화 컴포넌트(415)에 대하여 구체적으로 설명한다.
설명 정보 생성기 (405)
앞서 언급한 바와 같이, 설명 정보 생성기(405)는 검색 쿼리 등과 같은 설명 정보를 생성할 수 있다. 설명 정보는, 사용자의 개인 정보뿐만 아니라 사용자가 현재 보고 있는(또는 보기를 요청했던) 문서와 관련되는 정보에 기초하는 것이 일 반적이다. 현재 문서와 관련되는 정보는 이 현재 문서의 텍스트에 기초한 정보를 포함할 수 있다. 이 텍스트는, 예컨대, (1)몇몇 미리 정해진 횟수보다 많이 나타나는 모든 용어(terms); (2)자동으로 추출될 수 있는 개체명(named entities); (3)문서 내의 날짜; (4)저자 및 저널명; 및/또는 키워드 또는 카테고리 추출을 얻기 위해 처리될 수 있다.
상기 (1)에 대하여, 몇몇 미리 정해진 횟수보다 많이 나타나는 용어는 문서 내에서 중요한 또는 특별히 설명하는 용어인 것으로 간주될 수 있으며, 그 문서에 대해 설명하는 정보인 것으로 간주될 수 있다. 설명 정보에 포함하기 위해 선택되는 용어의 횟수는, 예컨대 가장 빈번하게 출현하는 용어의 미리 정해진 횟수로 한정될 수 있다. 이러한 개념의 가능한 변형예로서, 용어가 출현하는 횟수는, 용어가 그 문서의 언어로 출현하는 일반적인 빈도와 관련하여 고려될 수 있다. 따라서, 어느 소정의 언어로 비교적 드물게 출현하는 경향을 가진 용어가, 그 문서에서 더 많이 출현하는 보통의 용어에 앞서 선택될 수 있다.
미리 정해진 개체명 또는 다른 명사의 리스트가 설명 정보 생성기(405)에 의해 저장될 수 있다. 예를 들어, 지명, 유명인의 이름, 잘 알려진 상품이나 소비 제품, 및 회사 이름을, 수동(즉, 오퍼레이터가 입력) 또는 자동 기술에 의해 미리 생성할 수 있다. 앞서 언급한 바와 같이, 문서의 텍스트는 그 문서에 대한 설명 정보에 포함되는 이들 개체명 및 이에 필적한 것과 비교될 수 있다. 도 1A 및 1B의 예를 참조하면, 미리 정해진 개체명의 리스트에는, 문서(105)에 대한 설명 정보에 포함되도록 하는 "Mt. Everest", "Novolog Peaks and Poles Challenge"와 같은 용어를 포함하고 있을 수 있다.
문서 내의 날짜[상기 (3)번 항목]와, 문서의 저자, 저널명[상기 (4)번 항목]이 설명 정보에 포함될 수 있다. 이러한 정보는 그 문서에 적용되는 패턴 매칭 기술을 이용하여 자동으로 결정될 수 있다. 문서의 날짜는 동시에 발행된 다른 문서를 지정하는데 이용될 수 있다. 마찬가지로, 발행 주체(예컨대, 웹 사이트)와 문서의 저자가, 같은 저자가 쓴 동일 또는 유사한 간행물 또는 문서로부터, 문서의 위치를 지정하는데 이용될 수 있다. 문서의 날짜, 저자, 및 저널명은 뉴스 기사와 관련하여 특히 유용할 수 있다. 상기 (5)번 항목에 대하여, 문서는 자신의 키워드에 대해 분석될 수 있으며, 이러한 키워드는 용어의 빈도에 기초하여 또는 개체명 추출(named entity extraction)을 이용하여 추출되는 키워드 등이 될 수 있다.
설명 정보 생성기(405)는, 문서에 기초하는 설명 정보를 생성하는 것에 추가로, 사용자의 특정 정보("개인 정보")에 기초하는 설명 정보를 생성할 수 있다. 이러한 개인 정보에는, 예컨대, 사용자의 지리적 위치(예컨대, 이전에 제시했던 검색 쿼리 또는 선택했던 링크), 계정을 등록할 때 사용자가 제공했던 개인 정보, 사용자의 브라우징 이력에 기초한 개인 정보, 사용자에 의해 생성된 문서로부터 추출한 개인 정보, 또는 다른 소스의 개인 정보가 포함될 수 있다. 사용자의 지리적 위치는 사용자의 IP 어드레스에 기초하여 추정할 수 있다. 개인 정보는, 또한 현재 날짜 또는 계절 등과 같은 시간적 정보를 포함할 수 있다. 시간 정보는 이벤트를 개인적인 선호도 또는 문서의 콘텐츠와 상관시키는데 유용할 수 있다. 예를 들어, 브라우징하고 있는 문서가 에든버러(Edinburgh)에 관한 것이고, 현재가 7월 또 는 8월이면, 에든버러 아트 페스티벌(Edinburgh Arts Festival) 관련 문서가 표시될 수 있다.
일실시예에서, 개인 정보는 사용자가 이전에 검색 엔진에 제시했던 검색 쿼리로 구성된 사용자 프로필에 기초할 수 있다. 카테고리 매칭 기술은 검색 용어로부터 사용자의 관심 사항을 추론하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 "사진"(photography)이라는 검색 용어를 실제로 입력한 적이 없었더라도, 대신에 "니콘"(Nikon), "조리개"(aperture), "F 스톱"(f-stop)이라는 용어를 입력했었으면, 이들 용어는, 사용자가 사진에 관심이 있다는 것을 추론하는데 이용될 수 있다.
검색 쿼리로부터 카테고리 매핑을 생성하기 위한 한가지 기술은, 사용자의 검색 세션에 기초하여 분류된 방대한 이력적인(historical) 사용자 검색 쿼리의 수집에 기초한다. 그 이유는 "캐논"(Canon)과 같은 검색 용어를 검색하는 사람들이, 동일한 검색 세션에서, 또한 동일한 카테고리에 관련되어 있는 "사진"(photography) 또는 "F 스톱"(f-stop)과 같은 다른 검색 쿼리를 입력하는 경향이 있기 때문이다. 이러한 많은 검색 쿼리 세션을 분석함으로써, 카테고리의 추론이 이루어질 수 있다[예컨대, 어떤 사람이 "니콘"(Nikon)을 검색한다면 사진에 관심이 있을 것이라는 것이다].
설명 정보 생성기(405)는 설명 정보를 검색 쿼리로서 포맷화할 수 있다. 일실시예에서, 검색 쿼리는 설명 정보(예컨대, 사용자의 개인 정보 및 문서 관련 설명 정보)를 연관시킴으로써 얻을 수 있다. 하나의 예로서, 도 1A의 문서(105)를 참고해본다. 설명 정보 생성기(405)는, 문서와 사용자의 개인 정보의 분석에 기초 하여, "Mt. Everest", "Novolog Peaks and Poles Challenge", "diabetes", San Jose" 및 "photography"를 생성할 수 있다. 이들 용어를 조합하면, 단일의 검색 쿼리, 즉 "Mt. Everest Novolog Peaks and Poles Challenge diabetes San Jose photography"가 된다. 다른 실시예에서, 그 문서와 사용자의 개인 정보로부터의 용어의 하위 그룹(subset)을 각각 포함하는, "Mt. Everest San Jose", "hiking San Jose", "photography Mt. Everest" 등과 같은 다수의 검색 쿼리가 생성될 수 있다.
당업자라면, 생성된 설명 정보로부터 검색 쿼리를 형식화하기 위한 다른 기술도 이용될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 검색 쿼리에 어떤 용어를 포함시킬 것인지 여부를 판정하기 위하여, 그 언어에서의 그 용어가 출현하는 일반적인 빈도 등과 같은, 추가의 정보가 이용될 수 있다. 또한, 소정의 이름, 개체 또는 다른 미리 정해진 용어가, 검색 쿼리에 이들 용어를 포함시킬 것인지 판정하기 위한 추가의 가중 요소로서 주어질 수 있다. 지리적 명칭 등과 같은 몇몇 용어는, 제품명과 같은 다른 용어와 다르게 가중화시킬 수 있다. 제품명에 대해서는, 이 제품명 다음에 관련 회사명을 부가함으로써 자동으로 제한시킬 수 있다. 또한, 설명 정보를 앞서 설명한 바와 같은 클러스터 또는 카테고리 매칭 기술과 함께 이용하여, 검색 쿼리에 사용될 수 있는 다른 용어를 생성할 수 있다.
검색 컴포넌트(410)
도 5는 검색 컴포넌트(410)를 구현한 예를 상세하게 나타내는 도면이다. 검색 컴포넌트(410)는 검색 엔진(505)과 랭킹(ranking) 컴포넌트(510)를 구비할 수 있다.
검색 엔진(505)은, 설명 정보 생성기(405)로부터 설명 정보를 수신하고, 이에 응답하여, 그 설명 정보와 연관된 하나 이상의 문서를 위치 결정할 수 있다. 검색 엔진(505)은 입력된 검색 쿼리에 관련된 순위가 설정된 문서의 세트를 반환하는, 쿼리 기반의 검색 엔진이 될 수 있다. 검색 엔진(505)은, 웹상의 문서 등과 같은 대규모의 수집이 가능한 모든 문서에 기초하는 것과 같은 일반적인 검색 엔진, 또는 뉴스 검색 엔진과 같이 더 구체적이며 전문적인 검색 엔진이 될 수 있다. 검색 엔진을 구현하기 위한 기술은 본 기술분야에 일반적으로 공지되어 있으므로, 여기서는 더 구체적으로 설명하지 않는다.
랭킹 컴포넌트(510)는 검색 엔진(505)에 의해 반환된 문서의 세트에 대하여 랭킹 처리 및/또는 프루닝 처리를 수행할 수 있다. 일실시예에서, 랭킹 컴포넌트(510)는, 반환된 문서 세트 내의 각각의 문서가 검색 쿼리와 얼마나 잘 매칭하는지를 정의하는 쿼리 매칭 스코어(query match score)에 기초하여, 반환된 문서의 세트를 분류할 수 있다. 검색 쿼리에서 여러 번 나오는 용어를 포함하는 문서 등과 같이, 검색 쿼리에 "더 양호하게" 매칭되는 문서는, 잘 매칭되지 않는 문서보다 관련성 스코어(relevance score)가 더 높은 경향을 가질 것이다. 랭킹 컴포넌트(510)는, 문서 품질의 링크에 기반을 둔(link-based) 평가에 기초하는 것과 같이, 다른 관련성 또는 품질의 평가에 기초하여 문서를 정렬 및 분류할 수 있다. 사용자에 대한 표시를 위해, 랭킹 컴포넌트(510)에 의해 top-N 정렬 방식으로 정렬된 문서(예컨대, N=3)가 선택될 수 있다.
관련 문서의 세트를 랭킹(ranking) 또는 프루닝(pruning)하기 위한 다른 기 술이 랭킹 컴포넌트(510)에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 다수의 검색 쿼리에 대응하는 다수의 관련 문서 세트에 나타나는 문서, 가장 최근의 문서, 또는 가장 인기있는(예컨대, 문서 링크가 선택된 횟수에 기초하여) 문서가 선택될 수 있다. 다른 예로서, 상업 사이트의 문서를 명시적으로 배제(또는 포함)시킬 수도 있다.
몇몇 실시예에서는, 설명 정보에 대응하는 다수의 잠재적인 검색 쿼리를 얻을 수 있으며, "최상의" 결과를 반환하는 쿼리가 사용될 수 있다. 이 "최상의" 결과는, 잠재적인 검색 쿼리에 따라 검색 엔진으로부터 반환된 문서에 대응하는 객관적인 랭킹 값을 조사하는 것과 같은 여러 가지 방법으로 평가될 수 있다. 또한, 뉴스 검색 엔진, 제품 검색 엔진 또는 범용의 웹 기반 검색 엔진 등과 같은 다수의 여러 가지 검색 엔진이 이용될 수 있다.
포맷화 컴포넌트(415)
포맷화 컴포넌트(415)는 검색 컴포넌트(410)에 의해 위치 결정된 추가의 문서를 현재의 문서(즉, 사용자가 현재 보고 있는 문서) 또는 현재의 문서를 포함하는 새로운 문서에 결합시킬 수 있다. 추가의 문서는, 이 문서가 현재의 문서를 읽고 있는 사용자에 대해 크게 방해가 되지 않으면서 이용이 가능하다는 것을 사용자에게 알려주는 방식으로, 현재의 문서에 결합될 수 있다.
일실시예에서, 포맷화 컴포넌트(415)는, 링크(예컨대, 하이퍼링크)를, 현재의 문서의 텍스트와 인라인(in-line)으로 추가의 문서에 삽입할 수 있다. 가능하다면, 각각의 추가의 문서에 대한 링크는, 그 추가의 문서에 특히 연관되어 있는 현재의 문서 내의 섹션에 삽입될 수 있다. 이러한 개념이 도 1A 및 1B에 도시되어 있으며, Mt. Everest(에베레스트산) 관련 문서에 대한 링크 등과 같은 관련 콘텐츠에 대한 링크가 문서(105) 내의 용어 "Mt. Everest"의 부근에 삽입된다. 도 1A 및 1B에 도시된 링크는 삽입의 요약 정보를 포함하는 것으로, 그리고 현재의 입력 문서 내의 단어의 표시를 변경함으로써 식별되는 링크로서 표시되어 있지만, 링크를 그래픽으로 표시하는 기술도 이용될 수 있다.
추가의 문서를 현재의 문서에 삽입하기 위해, 인라인 하이퍼링크(in-line hyperlinks) 이외의 다른 기술을 이용할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정의 단어, 이미지 또는 현재의 문서 내의 다른 객체 위에 커서를 위치시킬 때 나타나는 "플로트 오버"(float-over) 텍스트가 이용될 수 있다.
문서 로케이터(225)의 동작
도 6은 문서 로케이터(225)에 의해 수행되는 동작의 예를 나타내는 흐름도이다. 문서 로케이터(225)는, 웹 사이트 또는 검색 엔진으로부터 이루어진 요청 등과 같이, 사용자가 문서를 요청하는 것에 응답하여 동작을 개시할 수 있다.
문서 로케이터(225)는 사용자의 개인 정보를 수신 또는 위치 결정할 수 있다(단계 601). 이러한 개인 정보에는, 예컨대 사용자의 지리적 위치, 사용자가 계정을 등록할 때(또는 다른 시기에) 사용자에 의해 제공되는 개인 정보, 사용자의 브라우징 이력에 기초한 개인 정보, 또는 사용자에 의해 생성된 문서로부터 추출된 개인 정보 등의 정보가 포함될 수 있다. 문서 로케이터는 또한 사용자가 요청하는 현재의 입력 문서를 수신한다(단계 602).
입력 문서에 관련되어 있는 설명 정보가 생성될 수 있다(단계 603). 설명 정보는, 앞서 언급한 바와 같이, 설명 정보 생성기(405)에 의해 생성될 수 있으며, 현재의 입력 문서와 사용자의 개인 정보에 관련된 용어를 포함하는 검색 쿼리를 가질 수 있다(단계 604). 검토한 바와 같이, 이러한 과정은 검색 엔진에 검색 쿼리를 제공하는 검색 컴포넌트(410)에 의해 수행될 수 있다.
하나 이상의 추가의 관련 문서가 임베드될 수 있거나 다른 방식으로 현재의 입력 문서와 연관될 수 있다(단계 605). 도 1A 및 1B에 도시된 바와 같이, 추가의 관련 문서는 현재의 입력 문서와 인라인으로 임베드될 수 있다. 추가의 관련 문서에 대한 링크를 포함하는, 현재의 입력 문서의 다른 버전이 사용자에게 제시될 수 있다(단계 606).
문서 로케이터(225)의 실시예
도 7은, 특정의 취미(예컨대, 자동차)에 관한 기사만을 싣고 있는 웹 사이트 등과 같은, 콘텐츠 제공 위주의 웹 사이트의 환경에서 구현한, 추가의 문서 로케이터(225)의 실시예를 나타내는 도면이다. 본 기술분야의 당업자라면, 문서 로케이터(225)가, 뉴스 검색 엔진 또는 더 일반적인 검색 엔진의 일반적인 환경에서와 같이, 많은 추가의 네트워크 환경에서 구현될 수 있다.
통신망(715)을 통해, 많은 사용자(705)가 콘텐츠 웹 사이트(710)에 접속할 수 있다. 사용자는 콘텐츠 웹 사이트(710)로부터 특정의 문서를 요청할 수 있다. 웹 사이트(710)는, 요청된 문서를 사용자에게 반환하기 전에, 가능하면 요청을 행한 사용자의 개인 정보와 함께, 문서(또는 문서를 식별하는 정보)를 문서 로케이터(255)에 전달할 수 있다. 문서 로케이터(225)는, 앞서 언급한 바와 같이, 요청된 문서의 수정된 버전을 웹 사이트(710)에 반환할 수 있으며, 웹 사이트는 그 문서를 사용자에게 전달할 수 있다. 이러한 방식으로, 웹 사이트(710)로부터의 문서가, 사용자에게 반환되기 전에, 이러한 문서의 바람직한 특성을 개선하도록 자동으로 정렬될 수 있다.
본 예에 대해 많은 변형이 가능하다. 예컨대, 문서 로케이터(225)가 개선된 문서를 웹 사이트(710)로 반환하지 않고, 웹 사이트(710)가 단순히, 사용자의 문서 요청을 문서 로케이터(225)로 다시 보냄으로써, 개선된 문서를 사용자에게 반환할 수 있다.
결론
사용자가 읽고 있는 문서 등과 같은 원본 문서 및/또는 사용자의 개인 정보에 관련된 추가의 문서를 자동으로 위치 결정하기 위한 기술을 개시하고 있다. 실시예에서, 추가의 문서는 사용자가 읽고 있는 문서에 관련된 콘텐츠뿐만 아니라 사용자의 개인 정보에 기초하여 위치 결정된다. 추가의 문서는, 이 추가의 문서와 특히 관련이 있는 문서 내의 위치에 삽입되는 링크를 통해, 읽고 있는 문서와 인라인(in-line)으로 제시될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 읽고 있는 원본 문서와 관련되어 있는 추가의 정보를 효과적으로 제공받을 수 있다.
앞서 언급한 바와 같이, 당업자라면, 본 발명의 특징이, 도면에 예시된 실시예에서 많은 여러 가지 형태의 소프트웨어, 펌웨어, 및 하드웨어로 구현될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명의 특징을 구현하는데 이용되는 실제의 소프트웨어 코드 또는 전용의 제어 하드웨어는 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 따라서, 본 발명의 특징에 대한 동작 및 작용을 특별한 소프트웨어 코드를 참조하지 않고 개시하고 있으며, 당업자라면, 본 명세서의 상세한 설명에 기초하여 본 발명의 특징을 구현하기 위해 소프트웨어 및 제어 하드웨어를 설계할 수 있다는 것을 이해하여야 한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대한 설명은 예시와 설명을 위한 것이며, 철저하게 또는 본 발명을 개시된 정확한 형태로 제한하고자 하는 것이 아니다. 상기 설명에 비추어, 변경 및 변형이 가능하며, 이러한 변경 및 변형이 본 발명의 실시로부터 얻어질 수 있다. 예를 들어, 상기 설명된 많은 동작들이 특정의 순서를 갖는 것으로 설명되어 있지만, 많은 동작들이 동일 또는 등가의 결과를 얻을 수 있도록 동시에 수행되거나 상이한 순서로 수행되도록 변경할 수 있다.
본 명세서에서 사용되고 있는 요소, 동작 또는 명령은, 명시적으로 개시되어 있는 것을 제외하고는, 본 발명에 대해 중요 또는 필수적인 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되고 있는 것과 같이, 개수를 나타내는 한정어구는 하나 또는 둘 이상을 의미하는 경우도 있다. 또한, "기초하는"이라는 어구는 특별히 다르게 명시하고 있는 않는 한, "적어도 부분적으로 기초하는"의 의미를 포함하고 있다.

Claims (37)

  1. 문서를 브라우징하는 방법에 있어서,
    사용자에 관한 개인 정보를 수신하는 단계;
    상기 사용자에 의해 요청된 제1 문서를 수신하는 단계;
    상기 제1 문서 내에서 단어 또는 구(phrase)를 식별하는 단계;
    상기 식별된 단어 또는 구와, 상기 개인 정보에 기초한 하나 이상의 용어를 연계시켜 검색 쿼리(search query)를 형성하는 단계;
    상기 검색 쿼리를 사용하여 검색 엔진에 의해 수행된 검색에 따른 추가의 문서를 식별하는 단계;
    상기 추가의 문서에 대한 참조를 상기 식별된 단어 또는 구와 함께 인라인(in-line)으로 상기 제1 문서에 임베딩(embeding)하여, 수정된 제1 문서를 형성하는 단계; 및
    상기 수정된 제1 문서를 상기 사용자에게 전송하는 단계
    를 포함하며,
    상기 개인 정보가, 상기 사용자의 지리적 위치, 상기 사용자가 계정을 등록할 때 상기 사용자에 의해 제공된 정보, 또는 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 정보를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추가의 문서에 대한 참조는 링크를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 링크는 상기 참조를 기술하는 텍스트를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 링크는 플로트 오버 텍스트(float-over text)를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 식별된 단어 또는 구는, 개체명 리스트 내에서 매칭되는, 상기 제1 문서 내의 개체명을 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 개체명 리스트는 지명 및 소비 제품명을 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 단어 또는 구를 식별하는 단계는, 상기 단어 또는 구가 상기 제1 문서 내에서 미리 정해진 횟수보다 많이 출현하는 것을 판별하는 단계를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 개인 정보는 상기 사용자에 의해 생성된 문서로부터 추출되는 정보를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  11. 삭제
  12. 제1항에 있어서,
    상기 개인 정보는 시간적(temporal) 정보를 포함하는, 문서의 브라우징 방법.
  13. 삭제
  14. 사용자의 지리적 위치, 상기 사용자가 계정을 등록할 때 상기 사용자에 의해 제공된 정보, 또는 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 정보를 포함하는, 상기 사용자에 관한 개인 정보를 저장하는 메모리;
    상기 사용자에 의해 요청된 제1 문서를 수신하기 위한 수단;
    상기 제1 문서 내에서 단어 또는 구를 식별하기 위한 수단;
    상기 사용자에 관한 상기 개인 정보에 기초한 하나 이상의 용어를 결정하기 위한 수단;
    상기 하나 이상의 용어를 상기 단어 또는 구와 연계시켜 검색 쿼리를 형성하기 위한 수단;
    상기 검색 쿼리를 사용하여 검색 엔진에 의해 수행된 검색에 따른 추가의 문서를 식별하기 위한 수단;
    상기 추가의 문서에 대한 참조를 상기 식별된 단어 또는 구와 인라인(in-line)으로 상기 제1 문서에 임베딩하여, 상기 제1 문서를 수정하기 위한 수단; 및
    상기 수정된 제1 문서를 상기 사용자에게 전송하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
  15. 삭제
  16. 제1 문서에 대한 요구를 사용자로부터 수신하는 단계;
    단어 또는 구가 상기 제1 문서의 언어 내에서 출현하는 빈도와 관련하여 상기 단어 또는 구가 상기 제1 문서 내에서 출현하는 횟수, 개체명 리스트로부터 매칭되는 개체명, 상기 제1 문서의 저자, 상기 제1 문서의 날짜, 또는 상기 제1 문서의 발행 주체 중 하나 이상에 기초하여, 상기 제1 문서 내에서 상기 단어 또는 구를 식별하는 단계;
    상기 제1 문서와 관련이 있는 하나 이상의 제2 문서를 위치 결정하는 단계;
    상기 제1 문서 내에서 상기 제2 문서가 관련된 위치에 상기 제2 문서에 대한 링크를 임베딩하여 수정된 버전의 제1 문서를 획득하는 단계; 및
    상기 수정된 버전의 제1 문서를 상기 사용자에게 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 문서의 상기 제1 문서에 대한 관련성은, 상기 식별된 단어 또는 구, 및 상기 제1 문서의 사용자의 개인 정보에 기초하고, 상기 개인 정보는, 상기 사용자의 지리적 위치, 상기 사용자가 계정을 등록할 때 상기 사용자에 의해 제공된 정보, 또는 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 정보를 포함하는,
    방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 제16항에 있어서,
    상기 개체명 리스트는 지명과 소비 제품명을 포함하는, 방법.
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 제16항에 있어서,
    상기 개인 정보는 상기 사용자에 의해 생성된 문서로부터 추출된 정보를 포함하는, 방법.
  25. 삭제
  26. 제16항에 있어서,
    상기 제2 문서는 상기 제1 문서 내의 개체명과 연결된 하이퍼링크로서 상기 제1 문서 내에 임베드되는, 방법.
  27. 제16항에 있어서,
    상기 제2 문서를, 상기 제1 문서 내의 상기 제2 문서와 관련성을 갖는 위치에 임베딩하는 단계는,
    상기 위치에, 상기 제2 문서를 기술하는 텍스트를 포함하는 하이퍼링크를 삽입하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  28. 삭제
  29. 삭제
  30. 삭제
  31. 삭제
  32. 삭제
  33. 프로그래밍 명령어를 가지고 있는 메모리; 및
    상기 메모리에 연결되어 상기 프로그래밍 명령어를 실행시키는 프로세서
    를 포함하며,
    상기 프로그래밍 명령어의 실행에 의해,
    사용자와 관련된 개인 정보를 수신하며;
    상기 사용자에 의해 요청된 제1 문서를 수신하고;
    상기 제1 문서 내에서 하나 이상의 용어를 식별하고;
    검색 엔진에 복수의 상이한 검색 쿼리를 제출함으로써 하나 이상의 추가의 문서를 위치 결정하며;
    상기 하나 이상의 추가의 문서에 대한 참조를 상기 식별된 단어 또는 구에 인접하게 상기 제1 문서 내에 임베딩하여, 수정된 제1 문서를 형성하고;
    상기 수정된 제1 문서를 상기 사용자에게 전송하며,
    상기 개인 정보는, 상기 사용자의 지리적 위치, 상기 사용자가 계정을 등록할 때 상기 사용자에 의해 제공된 정보, 또는 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 정보를 포함하고,
    상기 복수의 상이한 검색 쿼리 각각은, 상기 제1 문서 내의 하나 이상의 용어로부터의 용어와 상기 사용자에 관한 개인 정보에 따른 용어의 상이한 조합을 포함하는,
    디바이스.
  34. 제1 문서를 개선시키는 방법으로서,
    사용자에 관한 개인 정보를 수신하는 단계;
    상기 제1 문서 내의 용어를 식별하는 단계;
    상기 용어와 상기 개인 정보에 기초하여 복수의 상이한 검색 쿼리를 생성하는 단계;
    검색 엔진에 상기 복수의 검색 쿼리를 제공함으로써 문서 세트들을 위치 결정하는 단계;
    상기 문서 세트들 중 다수의 세트에서 출현하는 문서를 관련 문서로서 결정하는 단계;
    상기 제1 문서와 인라인으로 임베딩된 링크를 포함하도록 수정된 상기 제1 문서의 콘텐츠를 포함하는 제2 문서를 생성하는 단계; 및
    상기 제2 문서를 상기 사용자에게 전송하는 단계
    를 포함하며,
    상기 개인 정보가, 상기 사용자의 지리적 위치, 상기 사용자가 계정을 등록할 때 상기 사용자에 의해 제공된 정보, 또는 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 정보 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 링크는 상기 관련 문서를 참조하고, 상기 식별된 용어 중 하나에 인접하여 위치하는, 제1 문서의 개선 방법.
  35. 제14항에 있어서,
    특정의 상기 단어 또는 구 또는 특정의 상기 하나 이상의 용어는 상기 검색 쿼리 내에서 추가의 가중치를 부여받는, 시스템.
  36. 제33항에 있어서,
    상기 하나 이상의 추가의 웹 페이지를 위치 결정하는 것은, 문서의 관련성 스코어, 문서가 선택되었던 횟수 또는 문서의 날짜 중 하나 이상에 기초하여 상기 검색 엔진에 의해 리턴(return)된 결과를 랭킹(ranking)하는 과정을 포함하는, 디바이스.
  37. 제34항에 있어서,
    상기 링크에 대해, 상기 관련 문서를 기술하는 텍스트를 포함하는 플로트 오버 텍스트(float over text)를 제공하는 단계를 더 포함하는 제1 문서의 개선 방법.
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