KR100952651B1 - 위치 추출 - Google Patents

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KR100952651B1
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로렌스 엘리아스 그린필드
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Abstract

시스템은 검색 용어의 세트를 포함하는 검색 질의를 수신하고, 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하며, 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 상기 지역의 명칭에 대응하는 경우에, 상기 지역이 명백한 지역에 대응하는 것인지를 결정한다. 상기 시스템은 상기 지역이 명백한 지역에 대응하는 경우에, 상기 검색 용어 중 하나 이상에 기초하여 로컬 검색을 실행하여 상기 지역과 연관된 문서를 식별한다.
Figure R1020077017430
지역, 지리적 언급, 로컬 검색, 웹 검색, 로컬 광고

Description

위치 추출 {LOCATION EXTRACTION}
본 명세서에 기술한 실시예들은 일반적으로 정보 검색에 관한 것이고, 더욱 구체적으로는 로컬 검색에 도움을 주기 위한 검색 질의 내의 지리적 언급(geographic reference)의 식별에 관한 것이다.
월드와이드웹(World Wide Web, 이하 "웹(web)"이라고도 한다)은 엄청난 양의 정보를 포함하고 있다. 하지만 정보의 원하는 부분을 찾아내는 것은 능력을 시험하는 도전일 수 있다. 웹상의 정보의 양과 웹 검색의 경험이 없는 새로운 사용자의 수가 급격하게 증가하고 있기 때문에, 이 문제는 더욱 심해지고 있다.
검색 엔진은 사용자가 관심을 갖는 웹 페이지에 대한 하이퍼링크의 회신을 시도한다. 일반적으로, 검색 엔진은 사용자에 의해 입력된 (검색 질의라고 하는) 검색어에 대한 사용자의 관심에 대한 자신의 결정을 기초로 한다. 검색 엔진의 목적은 검색 질의에 기초하여 고품질의 관련 결과(예컨대, 웹 페이지)에 대한 링크를 사용자에게 제공하는 것이다. 일반적으로, 검색 엔진은 검색 질의 내의 용어를 미리 저장된 웹 페이지들의 코퍼스(corpus)와 대조함으로써 상기 목적을 달성한다. 사용자의 검색어를 포함하는 웹 페이지는 "히트(hit)"하는 것이고 사용자에게 링크로서 회신된다.
로컬 검색 엔진은 특정한 지역(geographic area) 내의 관련 웹 페이지 및/또는 비즈니스 목록(business listing)의 회신을 시도하는 검색 엔진이다. 로컬 검색을 위해, 사용자는 검색 질의 및 그 검색 질의가 수행되어야하는 부근의 지역을 입력할 수 있다. 로컬 검색 엔진은 해당 지역에 속하는 관련 웹 페이지 또는 해당 지역 내의 비즈니스 목록 등의 관련 결과를 사용자에게 회신할 수 있다.
본 발명의 일 실시양태에 따른 방법은, 한 세트의 검색 용어를 포함하는 검색 질의를 받는 단계, 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계, 및 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 상기 지역의 명칭에 대응하는 경우에, 상기 지역이 명백한(unambiguous) 지역에 대응하는지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 지역이 명백한 지역에 대응하는 경우, 상기 검색 용어 중 하나 이상에 기초하여, 로컬 검색을 실행하여 상기 지역과 연관된 문서를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시양태에 따른 방법은, 한 세트의 검색 용어를 포함하는 검색 질의를 받는 단계, 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계, 및 상기 검색 용어 중 적어도 하나가 상기 지역의 명칭에 대응하는 경우에, 상기 지역이 명백한(unambiguous) 지역에 대응하는지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 지역이 명백한 지역에 대응하는 경우, 상기 지역 내 또는 부근에 위치하는 비즈니스와 관련된 광고를 나타내는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시양태에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 도시 리스트 내의 도시 명칭에 기초한 제1 웹 검색을 수행하여 한 세트의 제1 검색 결과를 식별하기 위한 명령어, 상기 한 세트의 제1 검색 결과의 수를 계수하기 위한 명령어, 상기 도시 명칭 및 상기 도시가 소재한 주(state)의 명칭에 기초한 제2 웹 검색을 수행하여 한 세트의 제2 검색 결과를 식별하기 위한 명령어 및, 상기 한 세트의 제2 검색 결과의 수를 계수하기 위한 명령을 포함하여, 컴퓨터에서 실행 가능한 명령어를 저장할 수 있다.
상기 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 또한 상기 한 세트의 제2 검색 결과의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과의 수의 적어도 X%(X는 영(zero)보다 큰 수임)인 경우, 상기 도시를 명백한 도시로 식별하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시양태에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 매체는, 도시 리스트 내의 도시 명칭에 기초한 웹 검색을 수행하여 한 세트의 검색 결과를 식별하기 위한 명령어, 상기 한 세트의 검색 결과의 수를 계수하기 위한 명령어, 및 상기 도시와 연관된 우편번호를 포함하는, 상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하기 위한 명령어를 포함하는, 컴퓨터에서 실행 가능한 명령어를 저장할 수 있다.
상기 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 또한 상기 도시와 연관된 우편번호를 포함하는, 한 세트의 검색 결과의 내의 문서의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과의 수의 적어도 X%(X는 영(zero)보다 큰 수임)인 경우, 상기 도시를 명백한 도시로 식별하기 위한 명령어를 포함할 수 있다.
본 명세서에 통합되어 본 명세서에 일부를 구성하는 첨부도면은 본 발명의 실시예를 예시한 것으로, 상세한 설명(description)과 함께 본 발명을 설명하는 것이다.
도 1은 지리적 언급을 포함할 수 있는 검색 질의 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 원리와 일치하는 시스템 및 방법이 구현될 수 있는 네트워크의 대표적인 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른, 도 2의 클라이언트 또는 서버의 대표적인 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른, 도 2의 검색 시스템 일부의 대표적인 예를 나타낸 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 명백한 도시를 결정하기 위한 처리의 대표적인 예를 나타낸 흐름도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 원리와 일치하는 다른 실시예에 따른 명백한 도시를 결정하기 위한 처리의 대표적인 예를 나타낸 흐름도이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 검색을 실행하기 위한 처리의 대표적인 예를 나타낸 흐름도이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 광고를 나타내기 위한 처리의 대표적인 예를 나타낸 흐름도이다.
도 13 - 도 15는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 사용자에게 나타 낼 수 있는 사용자 인터페이스의 대표적인 예를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세하게 설명한다. 상이한 도면에서의 동일한 도면부호는 동일하거나 유사한 구성요소임을 알 수 있다. 또한, 이하의 상세한 설명은 본 발명을 제한하는 것이 아니다.
개요
때로 검색 질의는 사용자가 로컬 검색(local search)과 연관된 문서를 원하는 것인지 일반 웹 검색(regular web search)과 연관된 문서를 원하는 것인지가 모호하다. 또한, 때로 어떤 지역을 사용자가 로컬 검색에서 원하는지도 불분명하다. 더욱 복잡한 문제는, 일부 지역의 명칭이 일반적인 단어(예: 모바일)에 대응한다는 것이다.
도 1은 지리적 언급을 포함할 수 있는 검색 질의 예를 나타낸 도면이다. 도 1의 (A)에서, 검색 질의는 상당히 모호하다--사용자는 검색 질의로 "PIZZA RESTAURANT ALEXANDRIA VA"를 제공하였다. 이 경우에는, 사용자가 Alexandria, Virginia(버지니아주의 알렉산드리아)에 있는 피자 레스토랑에 관한 로컬 검색 문서를 원하는 것으로 가정할 수 있다. 도 1의 (B)에서, 검색 질의는 도 1의 (A) 보다도 더 모호하다 -- 사용자는 검색 질의로 "PIZZA RESTAURANT ARLINGTON"을 제공하였다. 이 경우에, 사용자가 피자 레자토랑에 관한 로컬 검색 문서를 원하는 것으로 가정할 수 있지만, 사용자가 Arlington(알링톤), Virginia(버지니아) 또는 Arlington, Texas(텍사스)에 대한 로컬 검색 문서를 원하는지가 불분명할 수 있다. 도 1의 (C)에서, 검색 질의 도 1의 (A)나 (B)보다 훨씬 더 모호하다--사용자는 검색 질의로 "CRIB MOBILE"을 제공하였다. 이 경우에, 사용자가 로컬 검색 문서를 원하는지 일반 웹 검색 문서를 원하는지가 불분명하다. 예를 들면, 사용자는 Mobile, Alabama(알라바마주 모바일)에서 cirb(유아용 침대)를 팔거나 대여하는 비즈니스에 관한 로컬 검색 문서 또는 유아용 침대용 모빌에 관한 웹 검색 문서를 원할 수 있다.
본 발명의 원리와 일치하는 시스템 및 방법은 검색 질의 내의 지리적 언급을 식별하고 그 지리적 언급을 로컬 검색 문서를 검색하는 데 사용하여야 할 것인지를 검색할 수 있다.
여기에서 사용된 용어인 "문서(document)"는, 소정의 기계로 판독 가능하고 기계로 저장 가능한 자료(work product)를 포함하는 것으로 광의로 해석되어야 한다. 문서는, 예를 들면 이메일, 웹 사이트, 비즈니스 목록, 파일, 파일들의 조합, 다른 파일에 대한 링크가 삽입된 하나 이상의 파일, 뉴스 그룹 포스팅, 블로그, 웹 광고 등을 포함할 수 있다. 인터넷 환경에서, 일반적인 문서는 웹 페이지이다. 웹 페이지는 흔히 텍스트 정보를 포함하고, (메타 정보, 이미지, 하이퍼링크 등과 같은) 삽입된 정보 및/또는 (자바스크립트 등과 같은) 삽입된 명령어를 포함할 수 있다. 여기에서 사용된 용어인 "링크(link)"는 다른 문서 또는 동일한 문서의 다른 부분으로부터의 어떤 문서에 대한 소정의 참조 및 어떤 문서로부터의 다른 문서 또는 동일한 문서의 다른 부분에 대한 소정의 참조를 포함하는 것으로 광의로 해석되어야 한다.
대표적인 네트워크 구성
도 2는 본 발명의 원리와 일치하는 시스템 및 방법이 구현될 수 있는 네트워크(200)의 대표적인 예를 나타낸 도면이다. 네트워크(200)는 네트워크(250)를 통해 복수의 서버(220-240)와 연결된 복수의 클라이언트(210)를 포함할 수 있다. 간결하게, 두 개의 클라이언트(210)와 세 개의 서버(220-240)가 네트워크(250)에 연결되어 있는 것으로 예시하였다. 실제로, 클라언트와 서버는 더 많거나 더 적을 수 있다. 또, 어떤 경우에는 클라이언트가 서버의 기능을 수행할 수 있고, 서버가 클라이언트의 기능을 수행할 수도 있다.
클라이언트(210)는 클라이언트 엔티티(entity)를 포함할 수 있다. 엔티티는 무선 전화, 개인용 컴퓨터, 개인용 휴대 정보 단말기(personal digital assistant, PDA), 랩톱 컴퓨터, 또는 다른 타입의 계산 또는 통신 디바이스와 같은 디바이스; 이들 디바이스 중 하나에서 실행되는 스레드(thread)나 프로세스(process); 및/또는 이들 디바이스 중 하나에 의해 실행 가능한 객체(object)로서 규정될 수 있다. 서버(220-240)는 본 발명의 원리와 일치하는 방식으로 문서를 수집(gather), 처리, 검색, 및/또는 유지하는 서버 엔티티들을 포함할 수 있다.
본 발명의 원리와 일치하는 실시예에서, 서버(220)는 클라이언트(21)가 사용 가능한 검색 시스템(225)을 포함할 수 있다. 서버(220)는 문서들의 코퍼스(예를 들면, 웹 문서들)에 접근(crawl)할 수 있고, 그 문서들을 색인화(index)할 수 있으며, 그 문서들과 연관된 정보를 문서들의 저장소에 저장할 수 있다. 서버(230, 240)는, 서버(220)에 의해 접근 또는 분석될 수 있는 문서들을 저장하거나 유지할 수 있다.
서버(220-240)는 별개의 엔티티로 도시되어 있지만, 서버(220-240) 중 하나 이상은 서버(220-240) 중 다른 하나 이상이 갖는 기능 중 하나 이상을 수행하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들면, 서버(220-240) 중 둘 이상이 단일 서버로서 구현될 수도 있다. 또한, 서버(220-240) 중 단일한 하나가 둘 이상의 개별 (어쩌면 분산된) 디바이스로서 구현될 수도 있다.
네트워크(250)는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PSTN(Pubic Switched Telephone Network)와 같은 전화망, 인트라넷, 인터넷, 메모리 디바이스 또는 네트워크의 조합을 포함할 수 있다. 클라이언트(210)와 서버(220-240)는 유선, 무선, 및/또는 광학적 접속을 통해 네트워크(250)에 연결될 수 있다.
대표적인 서버 아키텍처
도 3은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른, 클라이언트(210) 및/또는 서버(220-240) 중 하나 이상에 대응할 수 있는 클라이언트 또는 서버 엔티티(이하, "클라이언트/서버 엔티티"라고 한다)의 대표적인 예를 나타낸 도면이다. 클라이언트/서버 엔티티는 버스(310), 프로세서(320)), 주 메모리(330), ROM(Read Only Memory)(340), 스토리지 디바이스(350), 입력 디바이스(360), 출력 디바이스(370), 및 통신 인터페이스(380)를 포함할 수 있다. 버스(310)는 클라이언트/서버 엔티티의 구성요소 사이의 통신을 가능하게 하는 경로를 포함할 수 있다.
프로세서(320)는 명령어를 해석하고 실행하는, 종래의 프로세서, 마이크로프 로세서 또는 처리 논리회로(processing logic)를 포함할 수 있다. 주 메모리(330)는 프로세서(320)에서 실행하기 위한 정보 및 명령어를 저장할 수 있는 RAM(Random Access Memory) 또는 다른 타입의 동적 스토리지 디바이스(dynamic storage device)를 포함할 수 있다. ROM(340)은 프로세서(320)가 사용하는 정적인 정보 및 명령어를 저장하는 종래의 ROM 디바이스 또는 다른 타입의 정적 스토리지 디바이스를 포함할 수 있다. 스토리지 디바이스(350)는 자기 기록 매체 및/또는 광학 기록 매체와 그에 대응하는 드라이브를 포함할 수 있다.
입력 디바이스(360)는 키보드, 마우스, 펜, 음성 인식(voice recognition) 장치 및/또는 바이오메트릭(biometric) 장치 등과 같이, 조작자가 클라이언트/서버 엔티티에 정보를 입력할 수 있도록 해주는 종래의 장치를 포함할 수 있다. 출력 디바이스(370)는 디스플레이, 프린터, 스피커 등을 포함하여, 조작자에게 정보를 출력하는 이상의 종래의 장치를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(380)는 클라이언트/서버 엔티티가 다른 디바이스 및/또는 시스템과 통신할 수 있도록 해주는 임의의 송수신기형(transceiver-like) 장치를 포함할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(380)는 네트워크(250)와 같은 네트워크를 통해 다른 디바이스나 시스템과 통신하는 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 원리와 일치하는 클라이언트/서버 엔티티는 이하에 상세하게 설명하는 일정한 동작을 수행할 수 있다. 클라이언트/서버 엔티티는 주 메모리(330)와 같은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 소프트웨어 명령어를 실행하는 프로세서(320)에 응답하여 이들 동작을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 물리 또는 논리 메모리 디바이스 및/또는 반송파(carrier wave, 搬送波)로서 규정될 수 있다.
소프트웨어 명령어는 데이터 스토리지 디바이스(350)와 같은, 컴퓨터로 판독 가능한 매체로부터, 또는 통신 인터페이스(380)를 통해 다른 디바이스로부터 주 메모리(330)로 판독될 수 있다. 주 메모리(330)에 저장된 소프트웨어 명령어는 프로세서(320)로 하여금 상세하게 후술할 프로세스들을 수행하도록 한다. 다르게는, 소프트웨어 명령어 대신에 또는 소프트웨어 명령어와 결합하여 고정 배선 회로(hardwired circuitry)를 사용하여 본 발명의 원리와 일치하는 프로세스들을 구현할 수 있다. 따라서, 본 발명의 원리와 일치하는 실시예들은 하드웨어 회로와 소프트웨어의 어떤 특정 조합으로 한정되는 것은 아니다.
대표적인 검색 시스템
도 4는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 검색 시스템(225)의 일부에 대한 대표적인 예를 나타낸 도면이다. 도 4에 예시한 검색 시스템(225)의 일부는 데이터베이스(415)에 연결된 위치 추출기(410), 웹 검색 엔진(420), 및 로컬 검색 엔진(430)을 포함할 수 있다. 웹 검색 엔진(420) 및 로컬 검색엔진(430)은 별개의 엔진으로 나타나 있지만, 실제로, 웹 검색 엔진(420)과 로컬 검색엔진(430)은 단일 검색 엔진으로 구현될 수 있다. 또한 위치 추출기(410)는 검색 엔진의 일부로서 포함될 수도 있다.
데이터베이스(415)는 지리적 명칭의 리스트(예컨대, 도시 명칭, 주 명칭, 국가 명칭 등)과 같은, 지리적 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(415)의 지리적 정보는 또한 유효한 우편번호의 리스트를 포함할 수 있다. 또한 데이터베이스(415)는 지리적 정보의 상호관계(예컨대, 어떤 도시가 어떤 주에 해당하는지, 어떤 우편번호가 어떤 도시에 해당하는지, 어떤 주가 어떤 국가에 해당하는지 등)에 대한 정보를 저장할 수 있다.
위치 추출기(410)는 검색 질의를 받아서 그 검색 질의가 지리적 언급을 포함하고 있는지를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 위치 추출기(410)는 데이터베이스(415) 내의 지리적 정보를 사용하여 검색 질의가 지리적 언급을 포함하는지를 식별할 수 있다. 검색 질의가 지리적 언급을 포함하는 경우, 위치 추출기(410)는 질의 내의 검색 용어들로부터 지리적 언급을 분리하고, 그것을 로컬 검색엔진(430)으로 전송할 수 있다. 검색 질의가 지리적 언급을 포함하지 않는 경우, 위치 추출기(410)는 검색 용어를 웹 검색 엔진(420)으로 전달할 수 있다.
웹 검색 엔진(420)은 검색 질의와 관련된 문서의 세트를 회신하는 종래의 웹 검색 엔진을 포함할 수 있다. 동작 시에, 웹 검색 엔진(420)은 위치 추출기(410)로부터 검색 질의에 대한 검색 용어를 수신할 수 있다. 웹 검색 엔진(420)은 검색 용어를 문서 코퍼스 내의 문서와 비교함으로써 검색 질의와 일치하는 문서의 세트(즉, 검색 질의의 검색 용어의 세트를 포함하는 문서들)을 식별할 수 있다. 웹 검색 엔진(420)은 식별된 문서에 점수를 부여하고, 점수에 기초하여 문서를 정렬(sort)하며, 그 문서들을 검색 결과의 리스트로서 출력할 수 있다.
로컬 검색엔진(430)은 비즈니스 목록 검색 엔진과 같은, 전문화된 검색 엔지을 포함할 수 있다. 동작 시에, 로컬 검색엔진(430)은 검색 질의의 검색 용어와 지리적 언급을 위치 추출기(410)로부터 수신할 수 있다. 로컬 검색엔진(430)은 검색 용어를 지리적 언급과 연관된 지역에 관한 문서 코퍼스 내의 문서와 비교함으로써, 검색 질의와 일치하는 문서의 세트(즉, 검색 질의의 검색 용어 세트를 포함하는 문서들)를 식별할 수 있다. 로컬 검색엔진(430)은 식별된 문서에 점수를 부여하고, 점수에 기초하여 문서를 정렬하며, 그 문서들을 검색 결과의 리스트로서 출력할 수 있다.
명백한 도시를 식별하기 위한 대표적인 처리
도 5 및 도 6은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른, 명백한 도시를 결정하기 위한 처리의 대표적인 예의 흐름도이다. 도 5 및 도 6의 처리는 서버(220) 또는 서버(220)와는 별개의 디바이스나 디바이스의 그룹에 의해 실행될 수 있다.
처리는 변수 i를 1로 설정하는 것으로 시작할 수 있다(블록 510)(도 5). 그런 다음, 예를 들면 데이터베이스(415) 내에 포함된 도시의 리스트 내의 city(i) 각각에 대해(블록 520), 도시의 명칭에 대한 웹 검색을 실행할 수 있다(블록 530). 이 검에 대한 검색 결과의 수는 COUNTCITY 로서 계수될 수 있다(블록 540). 또한 웹 검색은, 예를 들면 데이터베이스(415)에서 식별될 수 있는, 대응하는 주의 명칭과 함께 도시의 명칭에 대해 실행될 수도 있다. 이 검색에 대한 검색 결과의 수는 COUNTCITY/STATE로서 계수될 수 있다(블록 560).
다음에, COUNTCITY / STATE가 COUNTCITY의 적어도 X%(여기서, X는 0보다 큰 수이다) 인지를 결정할 수 있다(블록 610). 이 이론은, 문서가 도시의 명칭을 포함하는 경우, 그때의 일부분은 , 그 문서가 대응하는 주의 명칭도 포함할 것이라는 것이다. COUNTCITY/STATE가 COUNTCITY의 적어도 X%이면, 그 도시는 "명백한" 도시로 생각될 수 있다(블록 620). "명백한 도시"는 도시의 명칭이 검색 질의에 단독으로 사용될 수 있는 도시를 가리킬 수 있으며, 사용자가 어떤 다른 것이 아닌 그 도시를 의도하였던 것으로 이해될 것이다. 그 도시를 명백한 것으로 식별하기 위해, 라벨을 데이터베이스(415) 내의 도시와 연관시킬 수 있다.
위의 처리를 설명하기 위해, "Chicago(시카고)"에 대해 실행한 웹 검색의 검색 결과 countcity가 10,000이었다고 가정하자. 또 "Chicago Illinois(일리노이주 시카고)"에 대해 실행한 웹 검색의 검색 결과 countcity / state가 350이었다고 가정하자. 만약 X가 이면, countcity / state (350)은 countcity (10,000)의 적어도 5%가 아니기 때문에, Chicago를 명백한 도시로 간주하지 않을 것이다. 대비하여, "Chicago Illinois(일리노이주 시카고)"에 대해 실행한 웹 검색의 검색 결과 countcity / state가 550이었으면, ountcity/state (550)은 countcity (10,000)의 적어도 5%이기 때문에, Chicago를 명백한 도시로 간주할 것이다.
ountcity / state가 countcity의 적어도 X%가 아니면, 리스트에 도시가 더 있는지를 결정할 수 있다(블록 630). 리스트에 도시가 더 있으면, 변수 i를 1 증가시키고(블록 640), 처리는 블록 520으로 돌아갈 수 있다(도 5).
몇몇 상황에서, 명백한 것으로 간주되는 동일한 명칭을 가지는 명백한 도시가 여러 개 있을 수 있다. 예를 들면, 위의 처리가 Florida(플로리다주)의 "Hollywood(허리우드)"에 대해 실행된 경우, Hollywood, Florida는 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가 California(캘리포니아주)의 "Hollywood(허리우드)"에 대해 실행된 경우, Hollywood, California도 또한 명백한 도시로 결정될 수 있다. 이와 같은 상황에서, 인구가 더 많은(또는 상당히 더 많은) 도시를 데이터베이스(415) 내에 명백한 도시로 라벨을 붙일 수 있다. 다르게는, countcity에 대한 countcity/state의 비율이 가장 큰 도시를 명백한 도시로서 라벨을 붙일 수 있다. 데이터베이스(415) 내의 동일한 명칭을 가지는 어떤 다른 도시와 이미 연관된 임의의 명백한 라벨은 제거될 수 있다.
다른 상황에서는, 동일한 명칭을 가지는 복수의 도시가 데이터베이스(415)에 존속할 수 있도록 하는 것이 유익할 수 있다. 예를 들면, 동일한 명칭을 가지는 복수의 도시가 서로 다른 국가(country)에 존재할 수 있고, 그 도시가 속하는 각각의 국가에 대해 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가, 예를 들면 New Hampshire(뉴 햄프셔주)의 도시 "Manchester(맨체스터)"에 대해 실행되는 경우, Manchester, New Hampshire(뉴햄프셔주 맨체스터)는 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가, 예를 들면 England(잉글랜드)의 도시 "Manchester(맨체스터)"에 대해 실행되는 경우, Manchester, Engliand도 또한 명백한 도시이다. 이와 같은 상황에서, 도시들 간의 구별은, 후술하는 바와 같이 도시 명칭을 포함하는 검색 질 의를 처리할 때 이루어질 수 있다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 원리와 일치하는 다른 실시예에 따른 명백한 도시를 결정하기 위한 처리의 대표적인 예의 흐름도이다.
도 7 및 도 8의 처리는 서버(220)에 의해, 또는 서버(220)와는 별개의 디바이스나 디바이스의 그룹에 의해 실행될 수 있다.
처리는 변수 i를 1로 설정하는 것으로 시작할 수 있다(블록 710)(도 7). 그런 다음, 예를 들면 데이터베이스(415) 내에 포함된 도시의 리스트 내의 city(i) 각각에 대해(블록 720), 도시의 명칭에 대한 웹 검색을 실행할 수 있다(블록 730). 이 검색에 대한 검색 결과의 수는 countcity로서 계수될 수 있다(블록 740).
검색 결과의 문서를 분석하여, 문서에 포함된 임의의 우편번호를 식별할 수 있다(블록 750). 패턴 매칭 기술을 사용하여 우편번호를 식별하고, 데이터베이스(415) 내의 우편번호의 리스트와 비교함으로써 우편번호를 검증할 수 있다. 그리고, 그 우편번호가 city(i)와 연관된 우편번호에 상응하는지를 결정할 수 있다(블록 760). city(i)와 연관된 우편번호를 포함하는 문서의 수를 countpostal로서 계수할 수 있다(블록 770). 다른 실시예에서, countpostal의 값은 city(i)와 연관된 우편번호를 포함하는 문서의 순위(ranking)에 기초할 수 있다. 예를 들면, city(i)와 연관된 우편번호를 포함하는 문서에, 검색 결과의 대응하는 순위에 기초하여 가중치를 부여할 수 있다. 그리고 가중치는 countpostal을 결정하는 데 사용될 수 있다.
다음에, countpostal이 countcity의 적어도 X%(예컨대, 5%)인지를 결정할 수 있다(블록 810)(도 8). 이 이론은, 문서가 도시의 명칭을 포함하는 경우, 그때의 일부분은, 그 문서가 대응하는 도시와 연관된 우편번호도 포함할 것이라는 것이다(예컨대, 그때의 대략 2-3%). countpostal이 countcity의 적어도 X%이면, 그 도시는 "명백한" 도시로 생각될 수 있다(블록 820). 그 도시를 명백한 것으로 식별하기 위해, 라벨을 데이터베이스(415) 내의 도시와 연관시킬 수 있다.
위의 처리를 설명하기 위해, "Chicago(시카고)"에 대해 실행한 웹 검색의 검색 결과 countcity가 10,000이었다고 가정하자. 또 검색 결과 중 350개 문서가 도시 Chicago와 연관된 우편번호를 포함하고 있었다고 가정하면, countpostal은 350이다. 만약 X가 이면, countpostal(350)은 countcity(10,000)의 적어도 5%가 아니기 때문에, Chicago를 명백한 도시로 간주하지 않을 것이다. 대비하여,
검색 결과 문서 중 500개 이상이 도시 "Chicago"와 연관된 우편번호를 포함하고 있었다면(즉, countpostal ≥ 500), countpostal(≥ 500)은 countcity(10,000)의 적어도 5%이기 때문에, Chicago를 명백한 도시로 간주할 것이다.
countpostal이 countcity의 적어도 X%가 아니면, 리스트에 도시가 더 있는지를 결정할 수 있다(블록 830). 리스트에 도시가 더 있으면, 변수 i를 1 증분하고(블록 840), 처리는 블록 720으로 돌아갈 수 있다(도 7).
몇몇 상황에서, 명백한 것으로 간주되는 동일한 명칭을 가지는 명백한 도시 가 여러 개 있을 수 있다. 예를 들면, 위의 처리가 Florida(플로리다주)의 "Hollywood(허리우드)"에 대해 실행된 경우, Hollywood, Florida는 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가 California(캘리포니아주)의 "Hollywood(허리우드)"에 대해 실행된 경우, Hollywood, California도 또한 명백한 도시로 결정될 수 있다. 이와 같은 상황에서, 인구가 더 많은(또는 상당히 더 많은) 도시를 데이터베이스(415) 내의 명백한 도시로서 라벨을 붙일 수 있다. 다르게는, countcity에 대한 countpostal의 비율이 가장 큰 도시를 명백한 도시로서 라벨을 붙일 수 있다. 데이터베이스(415) 내의 동일한 명칭을 가지는 어떤 다른 도시와 이미 연관된 임의의 명백한 라벨은 제거될 수 있다.
다른 상황에서는, 동일한 명칭을 가지는 복수의 도시가 데이터베이스(415)에 존속할 수 있도록 하는 것이 유익할 수 있다. 예를 들면, 동일한 명칭을 가지는 복수 도시가 서로 다른 두 나라에 존재할 수 있고, 그 도시가 속하는 각각의 나라에 대해 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가, 예를 들면 New Hampshire(뉴 햄프셔주)의 도시 "Manchester(맨체스터)"에 대해 실행되는 경우, Manchester, New Hampshire(뉴햄프셔주 맨체스터)는 명백한 도시로 결정될 수 있다. 위의 처리가, 예를 들면 England(잉글랜드)의 도시 "Manchester(맨체스터)"에 대해 실행되는 경우, Manchester, Engliand(잉글랜드 맨체스터)도 또한 명백한 도시로 결정될 수 있다. 이와 같은 상황에서, 도시들 간의 구별은, 후술하는 바와 같이 도시 명칭을 포함하는 검색 질의를 처리할 때 이루어질 수 있다.
대표적인 검색 관련 처리
도 9 및 도 10은 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 검색을 실행하기 위한 처리의 대표적인 예의 흐름도이다. 처리는 검색 질의를 수신하는 서버(220)에 의해 시작될 수 있다(블록 910). 일 실시예에서, 사용자는 클라이언트(210)와 연관된 웹 브라우저를 사용하여 서버(220)에 검색 질의를 제공할 수 있다.
검색 질의가 지리적 언급을 포함하는지를 결정할 수 있다(블록 920). 일 실시예에서는, 검색 질의를 파싱(parsing)하고 형식(form)의 템플릿 세트(set of templets): 질의-도시-주; 질의-도시; 질의-우편번호; 질의-도시-주-우편번호; 도시-주-질의; 도시-질의; 우편번호-질의; 도시-주-우편번호-질의; 등에 대해 분석할 수 있다. 지리적 언급을 포함하는 검색 질의는 이들 템플릿 중 하나와 일치할지도 모른다.
검색 질의를 파싱 및 분석할 때, 모호한 표현을 만날 수 있다. 예를 들면, 사용자가 검색 질의 "pizza in New York"을 제공한 경우, 사용자는 York, PA(펜실베니아주의 요크시) 내의 "pizza in New"에 대한 검색을 의도하였거나, New York, NY(뉴욕주의 뉴욕시) 내의 "pizza"에 대한 검색을 의도하였을 수 있다. 일 실시예에서, 검색 질의 내의 지리적 언급에 대해 둘 이상의 해석이 존재하는 경우("New York" 및 "York"), 보다 긴 해석(즉, "York" 보다는 "New York")이 선택될 수 있다. 또, 검색 질의에 다수의 지리적 요소(예컨대, 도시, 주, 우편번호)가 포함되어 있으면, 다른 지리적 요소와 더욱 일치하는 해석이 선택될 수 있다.
검색 질의가 지리적 언급을 포함하지 않으면, 질의의 검색 용어(들)에 기초 하여 일반적인 웹 검색을 수행할 수 있다(블록 930 및 940). 한편, 검색 질의가 지리적 언급을 포함하고 있으면, 그 지리적 언급이 도시 명칭에만(즉, 주 또는 우편번호 정보가 없는 것과 같이, 어떤 다른 지리적 정보 없이) 대응하는지를 결정할 수 있다(블록 960). 예를 들면, 지리적 언급이 도시 명칭 외에 주 명칭을 포함하거나 우편번호를 포함하면, 그 지리적 언급에 기초하여 로컬 검색을 수행한다. 지리적 언급이 주 명칭만을 포함하면, 그 지리적 언급을 명백하지 않은 것으로 간주할 수 있다. 이 경우에, 일반적인 웹 검색을 질의의 검색 용어(들)에 기초하여 수행할 수 있다.
검색 질의가 도시 명칭에만 대응하는 지리적 언급을 포함하면, 그 도시가 명백한 도시에 해당하는지를 결정할 수 있다(블록 1010)(도 10). 앞서 설명한 바와 같이, 명백한 도시는 데이터베이스(415) 내에 적절한 라벨을 포함할 수 있다. 만약 도시가 명백한 도시에 해당하지 않으면, 질의 검색 용어(들)에 기초하여 일반적인 웹 검색을 수행할 수 있다(블록 1020).
만약 도시가 명백한 도시에 해당하면, 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 그 도시 명칭이 블랙리스트(blacklist) 상에 나타나 있는지를 결정할 수 있다(블록 1030). 일 실시예에서, 하나 이상의 다른 단어와 조합될 때, 각각의 도시가 아닌 어떤 것을 의미하는, 명백한 도시 명칭에 대해 블랙리스트를 유지할 수 있다. 예를 들면, Orlando, Florida (플로리다주의 올랜도시)가 명백한 도시라고 가정하자. 하지만, Orlando가 검색 질의에 Bloom(블룸)과 같이 나타나는 경우, 사용자는 배우 "Orlando Bloom"과 연관된 정보를 원할 가능성이 있고, Orlando시 내의 꽃가게에 관한 정보를 원하지 않을 가능성이 있다. 만약 도시 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트 상에 나타나면, 질의의 검색 용어(들)에 기초하여 일반적인 웹 검색을 수행할 수 있다(블록 1020).
만약 도시 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트 상에 나타나지 않으면, 질의의 검색 용어(들) 및 지리적 언급에 기초하여 로컬 검색을 수행할 수 있다(블록 1040). 어떤 상황에서는, 동일한 주에 소재하는, 동일한 명칭을 가지는 다수의 도시가 존재할 수 있다(예컨대, California(캘리포니아주)에는 두 개의 Mountain View(마운틴 뷰)가 있다). 이와 같은 상황에서, 인구가 더 많은(또는 상당히 많은) 도시를 사용자가 의도하는 도시로서 식별할 수 있다. 다르게는, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 사용자의 인터넷 프로토콜(Internet Protocol, IP) 어드레스(또는 사용자의 위치에 관한 다른 표시자)를 사용하여 사용자가 위치하는 곳을 식별할 수 있고, 이 결정에 기초하여 도시 중 하나를 선택할 수 있다. 다른 상황에서, 전술한 바와 같이, 서로 다른 국가에 위치한 동일한 명칭의 도시(예컨대, Manchester, New Hampshire 및 Manchester, England)이고 명백한 도시로 식별되었던 다수의 도시가 존재할 수 있다. 이 상황에서, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 사용자의 IP 어드레스(또는 사용자의 위치에 관한 다른 표시자)를 사용하여 사용자가 위치하는 곳을 식별할 수 있고, 이 결정에 기초하여 도시 중 하나를 선택할 수 있다.
웹 검색 결과나 로컬 검색 결과는 웹 검색이나 로컬 검색에 기초하여 구성될 수 있다. 예를 들면, 검색에 기초하여 식별된 문서에 점수를 부여하고, 점수에 기 초하여 그 문서를 정렬할 수 있다. 그런 다음, 검색 결과를 클라이언트(210)를 통해 사용자에게 표시한다(블록 1050).
도시가 명백한 도시에 해당하지 않거나(블록 1010) 시티 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트에 나타나거나 한 결과로서 로컬 검색을 제의받을 수 있다. 예를 들면, 웹 검색 결과를 표시하는 것 외에, 로컬 검색 결과에 대한 링크를 표시할 수 있다. 그 링크가 선택되면, 로컬 검색을 수행할 수 있다. 두 이상의 도시가 로컬 검색에 동등하게 나타나면, 둘 이상의 로컬 검색 링크를 표시할 수 있다. 예를 들면, 만약 검색 질의가 단어 "Hollywood"를 포함하였고, Hollywood가 명백한 도시에 해당하지 않았거나 Hollywood가 질의의 다른 단어와 함께 블랙리스트에 나타났으면, Hollywood, California와 연관된 로컬 검색에 대해 로컬 검색 링크를 표시할 수 있고, Hollywood, Florida와 연관된 로컬 검색에 대해 다른 로컬 검색 링크를 표시할 수 있다.
대표적인 광고 관련 처리
도 11 및 도 12는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른 광고를 나타내기 위한 처리의 대표적인 예의 흐름도이다. 처리는 검색 질의를 수신하는 서버(220)에 의해 시작될 수 있다(블록 1210). 일 실시예에서, 사용자는 클라이언트(210)와 연관된 웹 브라우저를 사용하여 서버(220)에 검색 질의를 제공할 수 있다.
검색 질의가 지리적 언급을 포함하는지를 결정할 수 있다(블록 1120). 일 실시예에서는, 검색 질의를 전술한 바와 같이, 템플릿 세트에 대해 분석할 수 있 다. 지리적 언급을 포함하는 검색 질의는 이들 템플릿 중 하나와 일치할 수 있다.
검색 질의가 지리적 언급을 포함하지 않으면, 일반 광고를 표시할 수 있다(블록 1130 및 1140). 검색 질의와 관련하여 표시할 광고를 선택하는 많은 기술이 해당 기술분야에 공지되어 있다. 다른 실시예에서, 사용자의 IP 어드레스와 같은, 사용자의 위치에 대한 표시자를 이용 가능한지를 결정할 수 있다. 사용자의 위치에 대한 표시자가 이용 가능하면, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 사용자의 위치에 기초하여 로컬 광고를 표시할 수 있다.
한편, 검색 질의가 지리적 언급을 포함하고 있으면, 그 지리적 언급이 도시 명칭에만(즉, 주 또는 우편번호 정보가 없는 것과 같이, 어떤 다른 지리적 정보 없이) 대응하는지를 결정할 수 있다(블록 1150). 검색 질의가 도시 명칭 외의 지리적 언급을 포함하면, 그 지리적 언급이 명백하면, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 로컬 광고를 표시할 수 있다(블록 1160). 예를 들면, 지리적 언급이 도시 명칭 외에 주 명칭을 포함하거나 우편번호를 포함하면, 그 지리적 언급에 기초하여 로컬 광고를 표시할 수 있다. 지리적 언급이 주 명칭만을 포함하면, 그 지리적 언급을 명백하지 않은 것으로 간주할 수 있다. 이 경우에, 일반 광고를 표시할 수 있다.
검색 질의가 도시 명칭에만 대응하는 지리적 언급을 포함하면, 그 도시가 명백한 도시에 해당하는지를 결정할 수 있다(블록 1210)(도 12). 앞서 설명한 바와 같이, 명백한 도시는 데이터베이스(415) 내에 적절한 라벨을 포함할 수 있다. 만약 도시가 명백한 도시에 해당하지 않으면, 일반 광고를 표시할 수 있다(블록 1220).
만약 도시가 명백한 도시에 해당하면, 도시 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트에 나타나 있는지를 결정할 수 있다(블록 1230). 전술한 바와 같이, 하나 이상의 다른 단어와 조합될 때, 각각의 도시가 아닌 어떤 것을 의미하는, 명백한 도시 명칭에 대해 블랙리스트를 유지할 수 있다.
만약 도시 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트에 나타나면, 일반 광고를 표시할 수 있다(블록 1220).
만약 도시 명칭이 질의의 하나 이상의 다른 검색 용어와 함께 블랙리스트 상에 나타나지 않으면, 질의의 지리적 언급에 기초하여 로컬 광고를 표시할 수 있다(블록 1240). 어떤 상황에서는, 동일한 주에 위치하는, 동일한 명칭을 가지는 다수의 도시가 존재할 수 있다(예컨대, California(캘리포니아주)에는 두 개의 Mountain View(마운틴 뷰)가 있다). 이와 같은 상황에서, 인구가 더 많은(또는 상당히 많은) 도시를 사용자가 의도하는 도시로서 식별할 수 있다. 다르게는, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 사용자의 IP 어드레스(또는 사용자의 위치에 관한 다른 표시자)를 사용하여 사용자가 위치하는 곳을 식별할 수 있고, 이 결정에 기초하여 도시 중 하나를 선택할 수 있다. 다른 상황에서, 전술한 바와 같이, 서로 다른 국가에 위치한 동일한 명칭의 도시(예컨대, Manchester, New Hampshire 및 Manchester, England)이고 명백한 도시로 식별되었던 다수의 도시가 존재할 수 있다. 이 상황에서, 해당 기술분야에 공지된 바와 같이, 사용자의 IP 어드레스(또는 사용자의 위치에 관한 다른 표시자)를 사용하여 사용자가 위치하는 곳을 식별할 수 있고, 이 결정에 기초하여 도시 중 하나를 선택할 수 있다.
로컬("목표로 삼은(targeted)") 광고를 표시할 때, 사용자의 IP 어드레스와 같은, 사용자의 위치에 관한 정보를 사용하여 그 위치가 지리적 언급에 대응하는 위치의 소정거리 이내(예컨대, 50 mile)에 있지를 결정할 수 있다. 사용자의 위치가 소정의 거리 이내이면, 로컬 광고를 표시할 수 있다. 하지만, 사용자의 위치가 소정의 거리 밖이면 일반 광고를 표시할 수 있다.
예
도 13 - 도 15는 본 발명의 원리와 일치하는 실시예에 따른, 사용자에게 나타낼 수 있는 사용자 인터페이스의 대표적인 예를 나타낸 도면이다. 사용자가, 검색 시스템(225)(도 2)와 같은, 검색 시스템과 연관된 인터페이스를 액세스하였다고 가정하자. 도 13에 도시한 바와 같이, 사용자는 단일 데이터 입력필드(예컨대, 단일 검색 상자)(1310)을 통해 검색 질의에 대해 하나 이상의 검색 용어를 입력할 수 있다. 이 경우에, 사용자는 검색 용어 "maternity dress fairfax"를 입력하였다.
전술한 바와 같이, 검색 시스템은 템플릿 매칭(template matching)을 수행하여 검색 질의가 지리적 언급을 포함하는지를 결정할 수 있다. 이 경우에, 검색 시스템은 "Fairfax(페어팩스)"가 도시 명칭에만 대응하는 지리적 언급에 해당한다고 결정할 수 있다. 처음에, ,버지니아주(Virginia )의 도시 페어팩스(Virginia )가 단어 "maternity" 및/또는 단어 "dress"와 함께 블랙리스트에 나타나지 않은 명백한 도시라고 가정하자. 따라서, 검색 시스템은 버지니아주 페어팩스 내에서 검색 용어 "maternity dress"에 관한 문서에 대해 로컬 검색을 수행할 수 있다.
도 14에 도시한 바와 같이, 검색 시스템은, 사용자 인터페이스를 통해, 로컬 검색 결과(1410) 및/또는 로컬 광고(1420)를 표시할 수 있다. 로컬 검색 결과(1410) 내의 문서 각각(또는, 로컬 검색 결과(1410) 내의 문서의 일부 서브세트)에 대해, 사용자 인터페이스는 해당 문서와 연관된 비즈니스의 주소 정보, 해당 비즈니스의 전화번호, 해당 비즈니스와 연관된 문서 또는 다른 문서로부터의 스니핏(snippet), 해당 비즈니스와 연관된 더 많은 정보에 대한 링크, 해당 비즈니스로 향하는 링크, 및/또는 해당 비즈니스를 참조하는 하나 이상의 문서에 e한 링크를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스는 또한 검색에 적용된 지역의 지도를 제공할 수 있다. 지도는 로컬 검색 결과(1410)(또는 로컬 검색 결과(1410)의 세트의 일부)과 연관된 비즈니스에 대한 포인터를 선택적으로 포함할 수 있다. 로컬 광고(1420) 각각에 대해, 사용자 인터페이스는 그 광고와 관련된 문서에 대한 링크 그리고 어쩌면 하나 이상의 검색 용어를 포함하는 문서로부터의 스니핏을 제공할 수 있다.
이제 도시 Fairfax가 명백하지 않은 도시이거나 단어 "maternity" 및/또는 단어 "dress"와 함께 블랙리스트에 나타난다고 가정하자. 그에 따라, 검색 시스템은 검색 용어 "maternity dress fairfax"에 관한 문서에 대한 웹 검색을 실행할 수 있다.
도 15에 도시한 바와 같이, 검색 시스템은, 사용자 인터페이스를 통하여, 웹 검색 결과(1510), 일반 광고(1520), 및 선택적으로 로컬 검색 제안(1530)을 표시할 수 있다. 검색 결과(1510) 각각에 대해, 사용자 인터페이스는 웹 문서에 대한 링 크와 가능하면 하나 이상의 검색 용어를 포함하는 문서로부터의 스니핏을 제공할 수 있다. 광고(1520) 각각에 대해, 사용자 인터페이스는 해당 광고와 연관된 문서에 대한 링크와 가능하면 하나 이상의 검색 용어를 포함하는 문서로부터의 스니핏을 제공할 수 있다.
로컬 검색 제안(1530)에 대해, 사용자 인터페이스는 페어팩스(Fairfax)에서 하나 이상의 검색 용어 "maternity dress"에 관한 문서에 대해 로컬 검색이 실행되게 할 수 있는 "버지니아주 페어팩스 근처의 임부복(maternity dress near Fairfax, VA)에 대한 로컬 결과" 링크를 제공할 수 있다. 로컬 검색 제안(1530)에 대해, 사용자 인터페이스는 또한 로컬 검색에 의해 식별되었을 하나 이상의 로컬 문서에 대한 개별 링크를 제공할 수 있다. 일 실시예에서는, 로컬 검색 결과 내의 최고 점수의 문서(들)에 대한 하나 이상의 링크를 표시할 수 있다.
명백함의 정도
명백한 도시는, 해당하는 주와 함께 도시에 대한 검색에 대응하는 검색 결과의 수 또는 도시와 연관된 우편번호를 포함하는 검색 결과의 수가, 도시만에 대한 검색 결과의 수의 적어도 X%인 경우에 식별된다고 설명하였다. 본 발명의 원리와 일치하는 다른 실시예에서는, 명백함(unambiguous-ness)의 정도를 설정할 수 있다.
예를 들면, 전술한 바와 같이, 해당하는 주와 함께 도시에 대한 검색에 대응하는 검색 결과의 수 또는 도시와 연관된 우편번호를 포함하는 검색 결과의 수가, 도시만에 대한 검색 결과의 수의 적어도 X%(예컨대, 5%)이면, 그 도시를 명백한 도시로 간주할 수 있고, 앞서 설명한 것과 마찬가지로 그것이 검색 질의에 포함되어 있는 경우 로컬 검색을 실행할 수 있다.
한편, 해당하는 주와 함께 도시에 대한 검색에 대응하는 검색 결과의 수 또는 도시와 연관된 우편번호를 포함하는 검색 결과의 수가, 도시만에 대한 검색 결과의 수의 X%(예컨대, 5%)보다 작지만 Y%(3과 같이, Y는 X보다 작은 수)보다 큰 경우, 그 도시는 준명백한(semi-unambiguous) 도시로 간주될 수 있고, 그것이 검색 질의에 포함되어 있는 경우 일반 웹 검색을 수행할 수 있다. 이 경우에, 도 15에 관해 앞서 설명한 것과 마찬가지로 로컬 검색을 제안할 수 있다.
해당하는 주와 함께 도시에 대한 검색에 대응하는 검색 결과의 수 또는 도시와 연관된 우편번호를 포함하는 검색 결과의 수가, 도시만에 대한 검색 결과의 수의 Y%(예컨대, 3%)보다 작은 경우, 그 도시는 명백하지 않은 도시로 간주될 수 있고, 그것이 검색 질의에 포함되어 있는 경우 일반 웹 검색을 수행할 수 있다. 이 경우에 로컬 검색을 실행 또는 제안하지 않을 수 있다.
결론
본 발명의 원리와 일치하는 시스템 및 방법은, 검색 질의 내의 지리적 언급을 식별하고 로컬 검색 문서를 검색하기 위해 사용하여야 하는지를 결정할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대한 이상의 설명은, 본 발명에 대한 설명과 예시를 제공하지만, 본 발명을 총망라하거나 개시된 바로 그 형태로 한정하려는 의도는 아니다. 이상의 교시에 비추어, 또는 본 발명의 실시로부터 변경 및 변형 이 가능하다.
예를 들면, 도 5 - 도 12과 관련하여 일련의 동작(행위)을 설명하였지만, 본 발명의 원리와 일치하는 다른 실시예들에서 동작의 순서는 바뀔 수 있다. 또 비종속적인 동작들은 병행하여 실행될 수 있다.
또한, 도 5-12의 처리는 도시에 대해 설명하였다. 하지만, 전술한 처리는, town(읍), county(동) 등과 같은, 도시 이외의 지역에 적용할 수 있다.
또, 사용자 인터페이스의 대표적인 예를 도 13-15와 관련하여 설명하였다. 하지만 본 발명의 원리와 일치하는 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스는 더 많은 정보, 더 적은 정보, 또는 다른 정보를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 실시양태들이, 도면에 예시된 실시예에서 여러 상이한 형태의 소프트웨어, 펌웨어, 및 하드웨어로 구현될 수 있다는 것은 이 기술분야의 당업자에게 명백할 것이다. 본 발명의 원리와 일치하는 실시양태들을 구현하는데 이용되는 실제의 소프트웨어 코드 또는 전용(specialized)의 제어 하드웨어는 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 따라서, 본 발명의 실시양태에 대한 동작 및 작용을 특별한 소프트웨어 코드를 참조하지 않고 설명하였으며, 당업자라면 본 명세서의 상세한 설명에 기초하여 본 발명의 실시양태를 구현하기 위한 소프트웨어 및 제어 하드웨어를 설계할 수 있다는 것을 알 것이다.
본 출원의 설명에서 사용된 요소(element), 작용(act), 명령어(instruction)는 그러한 것으로 명백히 기술되지 않는 한, 본 발명에서 결정적이거나 필수적인 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 여기에서 사용된 바와 같이, 관사 "a"는 하나 이상의 아이템을 포함하는 것으로 의도된다. 오직 하나의 아이템이 의도되는 경우, 용어 "하나(one)" 또는 유사한 표현을 사용한다. 또, 구 "...에 기초하여(based on)"는 명백히 다르게 나타내지 않는 한 "적어도 일부는 ...에 기초하여"를 의미하는 것으로 의도된다.

Claims (50)

  1. 복수의 검색 용어를 포함하는 검색 질의를 수신하는 단계;
    상기 복수의 검색 용어 중 적어도 하나의 검색 용어가 지역(geograpic area)의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 상기 명칭에 대응하는 경우에, 한 집합의 문서에서 상기 명칭이 특정 용어와 함께 출현하는 문서의 비율이 임계치에 도달한 것에 기초하여 상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계; 및
    상기 명칭이 명백하게 상기 특정 지역에 대응하는 경우에, 상기 특정 지역과 연관된 문서를 식별하기 위해 상기 적어도 하나의 검색 용어에 기초하여 로컬 검색을 실행하는 단계
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검색 질의를 수신하는 단계는,
    단일의 검색 상자(search box)를 제공하는 단계, 및
    상기 단일의 검색 상자를 통해 상기 복수의 검색 용어를 수신하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 검색 용어 중 지역의 명칭에 대응하는 것이 없는 경우에, 상기 복수의 검색 용어에 기초하여, 웹 검색을 실행하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 검색 용어를 한 세트의 템플릿(template)에 대해 분석하여 상기 검색 질의가 지역의 명칭을 포함하는지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는지를 결정하는 단계, 및
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는 경우에, 상기 해석 중 더 긴 것을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는지를 결정하는 단계,
    상기 검색 질의가 복수의 지리적 요소(geographic component)를 포함하는지를 결정하는 단계, 및
    상기 둘 이상의 해석 중 다른 해석보다 상기 지리적 요소와 더 많이 일치하는 해석을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 검색 용어가 상기 지역의 명칭 이외에 어떠한 지리적 언급(geographic reference)과도 연관되어 있지 않은지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 명칭이 특정 지역에 명백하게 대응하지 않는 경우에, 상기 복수의 검색 용어에 기초하여 웹 검색을 실행하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트(blacklist)에 포함되어 있는지를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트에 포함되어 있지 않으면 상기 로컬 검색을 실행하는, 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트에 포함되어 있는지를 결정하는 단계;
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트에 포함되어 있는 경우에, 상기 복수의 검색 용어에 기초하여 웹 검색을 실행하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  11. 검색 질의를 수신하기 위한 수단;
    상기 검색 질의가 도시의 명칭을 포함하는지를 결정하기 위한 수단;
    상기 검색 질의가 도시의 명칭을 포함하는 경우에, 한 세트의 웹 문서에 대해 상기 명칭을 사용하여 실행한 검색에 기초하여 상기 명칭이 명백하게 특정 도시에 대응하는지를 결정하기 위한 수단; 및
    상기 명칭이 명백하게 상기 특정 도시에 대응하는 경우에, 상기 특정 도시와 연관된 지역 내 또는 그 근처의 비즈니스와 연관된 문서를 식별하기 위해 로컬 검색을 실행하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 명칭이 명백하게 특정 도시에 대응하는 경우에, 상기 특정 도시 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 로컬 광고를 표시하기 위한 수단을 더 포함하는 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 명칭이 단일 주(single state)에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭(common name)에 대응하는지를 결정하기 위한 수단; 및
    도시의 인구에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하기 위한 수단
    을 더 포함하는 시스템.
  14. 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및
    상기 메모리 내의 상기 명령어를 실행하여,
    하나 이상의 검색 용어 및 지리적 언급을 포함하는 검색 질의를 수신하고,
    상기 지리적 언급이 도시에 대응하는지를 결정하며,
    상기 지리적 언급이 도시에 대응하는 경우에, 한 세트의 웹 문서에 대해 상기 지리적 언급을 사용하여 실행한 검색에 기초하여 상기 지리적 언급이 명백하게 특정 도시에 대응하는지를 결정하고,
    상기 지리적 언급이 명백하게 상기 특정 도시에 대응하는 경우에, 상기 지리적 언급에 대응하는 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스에 관한 문서에 대해, 상기 하나 이상의 검색 용어에 기초하여, 검색을 실행하는
    프로세서
    를 포함하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 메모리가,
    상기 도시가 단일 주에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭에 대응하는 명칭을 가지고 있는지를 결정하고, 상기 검색 질의를 제공한 사용자의 위치에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하기 위한 명령어를 더 저장하는, 시스템.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 검색에 기초한 검색 결과의 리스트를 구성하는 단계; 및
    상기 검색 결과 중 적어도 하나가,
    상기 검색 결과와 연관된 비즈니스에 대한 주소 정보,
    상기 비즈니스에 대한 전화번호,
    상기 비즈니스를 모니터링하는 문서로부터의 스니핏(snippet),
    상기 비즈니스로의 안내(direction)에 대한 링크, 또는
    상기 비즈니스를 언급하는 하나 이상의 문서에 대한 링크 중
    적어도 하나를 포함하는 경우에, 상기 검색 결과의 리스트를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 로컬 검색에 기초한 검색 결과의 리스트를 구성하는 단계;
    상기 검색 결과의 리스트를 제공하는 단계;
    상기 특정 지역의 지도를 제공하는 단계; 및
    상기 검색 결과 중 적어도 하나와 연관된 위치를 상기 지도에서 식별하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  18. 컴퓨터로 실행되는 명령어를 저장하고 하나 이상으로 이루어진 메모리 디바이스로서, 상기 명령어는,
    단일의 검색 상자를 통해 복수의 검색 용어를 포함하는 검색 질의를 수신하기 위한 명령어;
    상기 복수의 검색 용어 중 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하기 위해 상기 검색 질의를 분석하기 위한 명령어;
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 상기 명칭에 대응하는 경우에, 한 집합의 문서에서 상기 명칭이 특정 용어와 함께 출현하는 문서의 비율이 임계치에 도달한 것에 기초하여 상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하기 위한 명령어; 및
    상기 명칭이 명백하게 상기 특정 지역에 대응하는 경우에, 상기 특정 지역과 연관된 문서를 식별하기 위해 상기 적어도 하나의 검색 용어에 기초하여 로컬 검색을 실행하기 위한 명령어
    를 포함하는, 메모리 디바이스.
  19. 제1항에 있어서,
    상기 명칭은 도시에 대응하고,
    상기 방법은,
    도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계; 및
    상기 리스트, 및 상기 도시들이 특정 도시에 명백하게 대응하는지에 관한 대응 표시를 데이터베이스 내에 저장하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 데이터베이스를 분석하여 상기 리스트에서 상기 명칭에 대응하는 도시를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 대응 표시가, 상기 명칭에 대응하는 도시가 특정 도시에 명백하게 대응한다는 것을 나타내는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계는,
    상기 리스트 내의 도시들 중 하나 도시의 명칭에 기초하여 제1 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제1 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계,
    상기 하나의 도시의 명칭 및 상기 하나의 도시가 위치한 주(state)의 명칭에 기초하여 제2 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제2 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계, 및
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 하나의 도시를 명백한 명칭을 가지는 도시로 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계는,
    상기 리스트 내의 도시들 중 하나의 도시의 명칭에 기초하여 웹 검색을 실행하여 한 세트의 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계,
    상기 한 세트의 검색 결과 내에서, 상기 하나의 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수를 계수하는 단계, 및
    상기 하나의 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수가, 상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 하나의 도시를 명백한 명칭을 가지는 도시로 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  24. 제14항에 있어서,
    상기 메모리가, 상기 지리적 언급이 특정 도시에 명백하게 대응하지 않는 경우에, 상기 지역과 연관된 문서를 식별하기 위해 상기 하나 이상의 검색 용어에 기초한 로컬 검색을 제안하기 위한 명령어를 더 저장하는, 시스템.
  25. 제18항에 있어서,
    상기 명령어가,
    상기 로컬 검색에 기초한 검색 결과의 리스트를 구성하기 위한 명령어;
    상기 검색 결과의 리스트를 제공하기 위한 명령어;
    상기 특정 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 광고를 제공하기 위한 명령어를 더 포함하는, 메모리 디바이스.
  26. 제18항에 있어서,
    상기 명령어가,
    상기 명칭이 복수의 국가에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭에 대응하는지를 결정하기 위한 명령어; 및
    상기 검색 질의를 제공한 사용자의 위치에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하기 위한 명령어를 더 포함하는, 메모리 디바이스.
  27. 복수의 검색 용어를 포함하는 검색 질의를 수신하는 단계;
    상기 복수의 검색 용어 중 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 상기 명칭에 대응하는 경우에, 한 집합의 문서에서 상기 명칭이 특정 용어와 함께 출현하는 문서의 비율이 임계치에 도달한 것에 기초하여 상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계; 및
    상기 명칭이 특정 지역에 명백하게 대응하는 경우에, 상기 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 광고를 표시하는 단계
    를 포함하는 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 검색 질의를 수신하는 단계는,
    단일의 검색 상자를 제공하는 단계, 및
    상기 단일의 검색 상자를 통해 상기 복수의 검색 용어를 수신하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 검색 용어가 상기 지역의 상기 명칭 이외에 다른 어떠한 지리적 언급과도 연관되어 있지 않은지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  30. 제27항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는지를 결정하는 단계, 및
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는 경우에, 상기 해석 중 더 긴 것을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
  31. 제27항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 검색 용어가 지역의 명칭에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 검색 질의가 지역의 명칭에 대해 둘 이상의 해석을 포함하는지를 결정하는 단계,
    상기 검색 질의가 복수의 지리적 요소를 포함하는지를 결정하는 단계, 및
    상기 둘 이상의 해석 중 다른 해석보다 상기 지리적 요소와 더 많이 일치하는 해석을 선택하는 단계를 포함하는, 방법.
  32. 제27항에 있어서,
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트에 포함되어 있는지를 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 명칭이 상기 검색 용어 중 하나 이상과 함께 블랙리스트에 포함되어 있지 않은 경우에, 상기 광고가 표시되는, 방법.
  33. 검색 질의를 수신하기 위한 수단;
    상기 검색 질의가 도시의 명칭을 포함하는지를 결정하기 위한 수단;
    상기 검색 질의가 도시의 명칭을 포함하는 경우에, 한 세트의 웹 문서에 대해 상기 명칭을 사용하여 실행한 검색에 기초하여 상기 명칭이 명백하게 특정 도시에 대응하는지를 결정하기 위한 수단; 및
    상기 명칭이 명백하게 상기 특정 도시에 대응하는 경우에, 상기 도시와 연관된 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 광고를 제공하기 위한 수단
    을 포함하는 시스템.
  34. 제33항에 있어서,
    상기 명칭이 단일 주에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭에 대응하는지를 결정하기 위한 수단; 및
    도시의 인구에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하기 위한 수단
    을 더 포함하는 시스템.
  35. 제33항에 있어서,
    상기 명칭이 복수의 국가에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭에 대응하는지를 결정하기 위한 수단; 및
    상기 검색 질의를 제공한 사용자의 위치에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하기 위한 수단
    을 더 포함하는 시스템.
  36. 제27항에 있어서,
    상기 지역은 도시에 대응하고,
    상기 방법은,
    도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계; 및
    상기 리스트, 및 상기 도시들이 특정 도시에 명백하게 대응하는지에 관한 대응 표시를 데이터베이스에 저장하는 단계
    를 더 포함하는 방법.
  37. 제36항에 있어서,
    상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 데이터베이스를 분석하여 상기 리스트에서 상기 명칭에 대응하는 도시를 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  38. 제37항에 있어서,
    상기 명칭이 명백하게 특정 지역에 대응하는지를 결정하는 단계는,
    상기 대응 표시가, 상기 명칭에 대응하는 도시가 특정 도시에 명백하게 대응한다는 것을 나타내는지를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  39. 제36항에 있어서,
    상기 도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계는,
    상기 리스트 내의 도시들 중 하나의 도시의 명칭에 기초하여 제1 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제1 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계,
    상기 하나의 도시의 명칭 및 상기 하나의 도시가 위치한 지역의 명칭에 기초하여 제2 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제2 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계, 및
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 하나의 도시를 명백한 명칭을 가지는 도시로 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  40. 제36항에 있어서,
    상기 도시들의 리스트를 처리하여 그 도시들 중 어느 것이 특정 도시에 명백하게 대응하는지 식별하는 단계는,
    상기 리스트 내의 도시들 중 하나의 도시의 명칭에 기초한 웹 검색을 실행하여 한 세트의 검색 결과를 식별하는 단계,
    상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하는 단계,
    상기 한 세트의 검색 결과 내에서 상기 하나의 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수를 계수하는 단계, 및
    상기 하나의 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수가, 상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 하나의 도시를 명백한 명칭을 가지는 도시로 식별하는 단계를 포함하는, 방법.
  41. 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및
    상기 메모리 내의 상기 명령어를 실행하여,
    하나 이상의 검색 용어 및 지리적 언급을 포함하는 검색 질의를 수신하고,
    상기 지리적 언급이 도시에 대응하는지를 결정하며,
    상기 지리적 언급이 도시에 대응하는 경우에, 한 세트의 웹 문서에 대해 상기 지리적 언급에 대응하는 상기 도시의 명칭을 사용하여 실행한 검색에 기초하여 상기 지리적 언급이 명백하게 특정 도시에 대응하는지를 결정하고,
    상기 지리적 언급이 상기 특정 도시에 대응하는 경우에, 상기 지리적 언급과 연관된 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스에 관한 광고를 제공하는
    프로세서
    를 포함하는 시스템.
  42. 제41항에 있어서,
    상기 광고를 제공하기 위한 명령어는,
    상기 검색 질의를 제공한 사용자와 연관된 위치를 결정하고,
    상기 위치가 상기 지역의 소정의 거리 내에 있는지를 결정하며,
    상기 위치가 상기 지역의 소정의 거리 내에 있는 경우에, 상기 지역 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 광고를 제공하는 명령어를 포함하는, 시스템.
  43. 제41항에 있어서,
    상기 메모리가,
    상기 지리적 언급이 단일 주에 위치한 복수의 도시의 공통적인 명칭에 대응하는지를 결정하고,
    상기 검색 질의를 제공한 사용자의 위치에 기초하여 상기 복수의 도시 중 하나를 선택하는 명령어를 더 저장하는, 시스템.
  44. 컴퓨터로 실행되는 명령어를 저장하고 하나 이상으로 이루어진 메모리 디바이스로서, 상기 명령어는,
    도시들의 리스트 내에 있는 도시의 명칭에 기초하여 제1 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제1 검색 결과를 식별하기 위한 명령어;
    상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하기 위한 명령어;
    상기 명칭, 및 상기 도시가 위치한 지역의 명칭에 기초하여 제2 웹 검색을 실행하여 한 세트의 제2 검색 결과를 식별하기 위한 명령어;
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하기 위한 명령어; 및
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 도시를 특정 도시에 명백하게 대응하는 것으로 식별하기 위한 명령어
    를 포함하는, 메모리 디바이스.
  45. 제44항에 있어서,
    상기 명령어가, 상기 도시가 특정 도시에 명백하게 대응하는 도시로 식별되고 또 상기 도시의 명칭이 검색 질의에 포함되어 있는 경우에, 상기 도시 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 문서에 대한 검색을 수행하기 위한 명령어를 더 포함하는, 메모리 디바이스.
  46. 제44항에 있어서,
    상기 명령어가,
    상기 한 세트의 제2 검색 결과 내의 문서의 수가 상기 한 세트의 제1 검색 결과 내의 문서의 수의 X%보다 작지만 Y%(Y는 X보다 작은 수임)보다 큰 경우에, 상기 도시를 특정 도시에 준명백하게(semi-unambiguously) 대응하는 도시로 식별하기 위한 명령어; 및
    상기 도시가 준명백한 명칭을 가진 도시로 식별되고 상기 도시의 명칭이 검색 질의 내에 포함되어 있는 경우에, 상기 도시 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 문서에 대한 검색을 제안하기 위한 명령어
    를 더 포함하는 메모리 디바이스.
  47. 컴퓨터로 실행되는 명령어를 저장하고 하나 이상으로 이루어진 메모리 디바이스로서, 상기 명령어는,
    도시들의 리스트 내에 있는 도시의 명칭에 기초하여 웹 검색을 실행하여 한 세트의 검색 결과를 식별하기 위한 명령어;
    상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수를 계수하기 위한 명령어;
    상기 한 세트의 검색 결과 내에서, 상기 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수를 계수하기 위한 명령어; 및
    상기 하나의 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수가, 상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수의 적어도 X%(X는 0보다 큰 수임)인 경우에, 상기 도시를 명백하게 특정 도시에 대응하는 도시로 식별하기 위한 명령어
    를 포함하는, 메모리 디바이스.
  48. 제47항에 있어서,
    상기 명령어가, 상기 도시가 특정 도시에 명백하게 대응하는 도시로 식별되고 또 상기 도시의 명칭이 검색 질의에 포함되어 있는 경우에, 상기 도시 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 문서에 대한 검색을 수행하기 위한 명령어를 더 포함하는, 메모리 디바이스.
  49. 제47항에 있어서,
    상기 명령어가,
    상기 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수가, 상기 한 세트의 검색 결과 내의 문서의 수의 X%보다 작지만 Y%(Y는 X보다 작은 수임)보다 큰 경우에, 상기 도시를 준명백하게 특정 도시에 대응하는 도시로 식별하기 위한 명령어; 및
    상기 도시가 준명백하게 특정 도시에 대응하는 것으로 식별되고 또 상기 도시의 명칭이 검색 질의 내에 포함되어 있는 경우에, 상기 도시 내 또는 그 근처에 위치한 비즈니스와 연관된 문서에 대한 검색을 제안하기 위한 명령어
    를 더 포함하는 메모리 디바이스.
  50. 제47항에 있어서,
    상기 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 문서의 수를 계수하기 위한 명령어는,
    상기 문서와 연관된 순위에 기초하여 상기 문서에 가중치를 할당하고,
    상기 문서에 할당된 가중치에 기초하여 상기 도시와 연관된 하나 이상의 우편번호를 포함하는 상기 문서의 수를 결정하는 명령어를 포함하는, 메모리 디바이스.
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Families Citing this family (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7526425B2 (en) 2001-08-14 2009-04-28 Evri Inc. Method and system for extending keyword searching to syntactically and semantically annotated data
CA2820249C (en) * 2004-03-23 2016-07-19 Google Inc. A digital mapping system
US7716162B2 (en) 2004-12-30 2010-05-11 Google Inc. Classification of ambiguous geographic references
US7822751B2 (en) * 2005-05-27 2010-10-26 Google Inc. Scoring local search results based on location prominence
US7933929B1 (en) 2005-06-27 2011-04-26 Google Inc. Network link for providing dynamic data layer in a geographic information system
US20070016580A1 (en) * 2005-07-15 2007-01-18 International Business Machines Corporation Extracting information about references to entities rom a plurality of electronic documents
US7945546B2 (en) 2005-11-07 2011-05-17 Google Inc. Local search and mapping for mobile devices
NZ569107A (en) * 2005-11-16 2011-09-30 Evri Inc Extending keyword searching to syntactically and semantically annotated data
US20070150199A1 (en) * 2005-12-13 2007-06-28 Soren Riise System and method for geo-coding using spatial geometry
US8122013B1 (en) * 2006-01-27 2012-02-21 Google Inc. Title based local search ranking
US20070198951A1 (en) 2006-02-10 2007-08-23 Metacarta, Inc. Systems and methods for spatial thumbnails and companion maps for media objects
US9721157B2 (en) * 2006-08-04 2017-08-01 Nokia Technologies Oy Systems and methods for obtaining and using information from map images
US20080065685A1 (en) * 2006-08-04 2008-03-13 Metacarta, Inc. Systems and methods for presenting results of geographic text searches
DE102006032105A1 (de) * 2006-07-11 2008-01-17 Benq Mobile Gmbh & Co. Ohg Vorrichtung und Verfahren zum Ordnen von Such-Ergebnissen
WO2008019344A2 (en) * 2006-08-04 2008-02-14 Metacarta, Inc. Systems and methods for obtaining and using information from map images
US8370381B2 (en) * 2006-09-22 2013-02-05 Microsoft Corporation Location based information
WO2009075689A2 (en) 2006-12-21 2009-06-18 Metacarta, Inc. Methods of systems of using geographic meta-metadata in information retrieval and document displays
AU2012216475B2 (en) * 2007-01-17 2015-03-12 Google Llc Presentation of location related and category related search results
US7966321B2 (en) * 2007-01-17 2011-06-21 Google Inc. Presentation of local results
US7966309B2 (en) * 2007-01-17 2011-06-21 Google Inc. Providing relevance-ordered categories of information
US8005822B2 (en) 2007-01-17 2011-08-23 Google Inc. Location in search queries
US8402163B2 (en) * 2007-02-21 2013-03-19 John Almeida Target advertising to a specific user offered through an intermediary internet service provider, server or wireless network
US20080222119A1 (en) * 2007-03-08 2008-09-11 Microsoft Corporation Detecting a user's location, local intent and travel intent from search queries
US8954469B2 (en) * 2007-03-14 2015-02-10 Vcvciii Llc Query templates and labeled search tip system, methods, and techniques
US7788252B2 (en) * 2007-03-28 2010-08-31 Yahoo, Inc. System for determining local intent in a search query
US7805450B2 (en) 2007-03-28 2010-09-28 Yahoo, Inc. System for determining the geographic range of local intent in a search query
US7774348B2 (en) * 2007-03-28 2010-08-10 Yahoo, Inc. System for providing geographically relevant content to a search query with local intent
US8359300B1 (en) * 2007-04-03 2013-01-22 Google Inc. System and method for displaying both localized search results and internet search results
US8782030B1 (en) * 2007-04-20 2014-07-15 Google Inc. Using a query log from a two-box interface to identify standalone locations
US8626789B2 (en) * 2007-06-01 2014-01-07 Microsoft Corporation Geocoding using information retrieval
US7917490B2 (en) * 2007-07-09 2011-03-29 Google Inc. Interpreting local search queries
US8447748B2 (en) * 2007-07-11 2013-05-21 Google Inc. Processing digitally hosted volumes
US9037576B2 (en) * 2007-08-16 2015-05-19 Yahoo! Inc. Systems and methods for providing media access patterns in a geographic area
US8312010B1 (en) * 2007-08-16 2012-11-13 Google Inc. Local business ranking using mapping information
WO2009052308A1 (en) 2007-10-17 2009-04-23 Roseman Neil S Nlp-based content recommender
US8594996B2 (en) 2007-10-17 2013-11-26 Evri Inc. NLP-based entity recognition and disambiguation
US20090248663A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 Microsoft Corporation Online target location detection
KR100921246B1 (ko) * 2008-04-08 2009-10-12 엔에이치엔(주) 지역 정보 검색 시스템 및 방법
US7987195B1 (en) 2008-04-08 2011-07-26 Google Inc. Dynamic determination of location-identifying search phrases
US9092454B2 (en) * 2008-04-22 2015-07-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Discovering co-located queries in geographic search logs
US8745018B1 (en) 2008-07-10 2014-06-03 Google Inc. Search application and web browser interaction
US20100049609A1 (en) * 2008-08-25 2010-02-25 Microsoft Corporation Geographically targeted advertising
CN101661461B (zh) * 2008-08-29 2016-01-13 阿里巴巴集团控股有限公司 确定文档中核心地理信息的方法、系统
US9378515B1 (en) * 2009-01-09 2016-06-28 Twc Patent Trust Llt Proximity and time based content downloader
US20100268600A1 (en) * 2009-04-16 2010-10-21 Evri Inc. Enhanced advertisement targeting
KR101516858B1 (ko) * 2009-07-07 2015-05-04 구글 인코포레이티드 지도 검색을 위한 쿼리 파싱 방법
WO2011053755A1 (en) * 2009-10-30 2011-05-05 Evri, Inc. Improving keyword-based search engine results using enhanced query strategies
US20110131203A1 (en) * 2009-12-02 2011-06-02 International Business Machines Corporation Determining Website Relevancy at the Time of Asset Usage using Location Based Services
US8285716B1 (en) * 2009-12-21 2012-10-09 Google Inc. Identifying and ranking digital resources relating to places
US9710556B2 (en) 2010-03-01 2017-07-18 Vcvc Iii Llc Content recommendation based on collections of entities
US8645125B2 (en) 2010-03-30 2014-02-04 Evri, Inc. NLP-based systems and methods for providing quotations
US8898173B1 (en) 2010-05-14 2014-11-25 Google Inc. Ranking location search results based on multiple distance measures
US9753605B2 (en) * 2010-05-27 2017-09-05 Oracle International Corporation Action tool bar for mobile applications
US8838633B2 (en) 2010-08-11 2014-09-16 Vcvc Iii Llc NLP-based sentiment analysis
US10037357B1 (en) 2010-08-17 2018-07-31 Google Llc Selecting between global and location-specific search results
US20120059658A1 (en) * 2010-09-08 2012-03-08 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for performing an internet search
US9405848B2 (en) 2010-09-15 2016-08-02 Vcvc Iii Llc Recommending mobile device activities
US8725739B2 (en) 2010-11-01 2014-05-13 Evri, Inc. Category-based content recommendation
US8875007B2 (en) * 2010-11-08 2014-10-28 Microsoft Corporation Creating and modifying an image wiki page
JP5543384B2 (ja) * 2011-01-14 2014-07-09 株式会社Ｎｔｔドコモ ローカルクエリ抽出装置、ローカルクエリ抽出プログラム、およびローカルクエリ抽出方法
US9116995B2 (en) 2011-03-30 2015-08-25 Vcvc Iii Llc Cluster-based identification of news stories
CN102169503B (zh) * 2011-04-29 2013-04-24 北京百度网讯科技有限公司 一种获取与用户查询序列相对应的搜索结果的方法与设备
US9015142B2 (en) * 2011-06-10 2015-04-21 Google Inc. Identifying listings of multi-site entities based on user behavior signals
US20130054585A1 (en) * 2011-08-23 2013-02-28 Microsoft Corporation Geographic search with mixed-precision results
US20130246396A1 (en) * 2012-03-08 2013-09-19 Blue Waters Holdings Llc Multi-Source Decision Support System
US9173055B2 (en) 2012-08-03 2015-10-27 Blackberry Limited Managing of application access to centrally stored place-related data on a mobile device
US9094788B2 (en) 2012-08-03 2015-07-28 Blackberry Limited Centralized data store for providing all place-related data to applications on a mobile device
US9418156B2 (en) * 2012-08-10 2016-08-16 Google Inc. Providing local data with search results
US9049547B2 (en) 2012-08-31 2015-06-02 Blackberry Limited Displaying place-related content on a mobile device
US20140074871A1 (en) * 2012-09-07 2014-03-13 Research In Motion Limited Device, Method and Computer-Readable Medium For Recognizing Places
CN111881374A (zh) * 2012-12-12 2020-11-03 谷歌有限责任公司 基于组合查询提供搜索结果
US9619484B2 (en) * 2013-02-18 2017-04-11 Here Global B.V. Method and system for determining geographic data to display
US9753945B2 (en) * 2013-03-13 2017-09-05 Google Inc. Systems, methods, and computer-readable media for interpreting geographical search queries
US10599738B1 (en) 2013-04-09 2020-03-24 Google Llc Real-time generation of an improved graphical user interface for overlapping electronic content
CN104281576B (zh) * 2013-07-02 2018-08-31 威盛电子股份有限公司 地标数据的显示方法
CN103488716A (zh) * 2013-09-11 2014-01-01 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 一种存储、输出媒体资源的方法及装置
KR101509209B1 (ko) * 2014-01-13 2015-04-09 네이버 주식회사 검색 서비스 제공 장치 및 검색 서비스 제공 방법
CN104965899A (zh) * 2015-06-30 2015-10-07 广东好帮手电子科技股份有限公司 一种基于统一编码快速查找poi地址的方法及系统
CN105893570A (zh) * 2016-03-31 2016-08-24 北京奇虎科技有限公司 搜索结果的摘要生成方法及装置
US10621216B2 (en) 2017-02-28 2020-04-14 International Business Machines Corporation Generating a ranked list of best fitting place names
US20200356757A1 (en) * 2019-05-10 2020-11-12 The Nielsen Company (Us), Llc Content-Modification System With Geographic Area-Based Feature

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020156779A1 (en) * 2001-09-28 2002-10-24 Elliott Margaret E. Internet search engine
KR20040079879A (ko) * 2004-08-19 2004-09-16 함인이 인터넷 검색 서비스의 방법 및 시스템
KR20040086626A (ko) * 2003-04-03 2004-10-12 엔에이치엔(주) 지역 정보 검색 결과 제공 방법 및 시스템

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040139049A1 (en) * 1996-08-22 2004-07-15 Wgrs Licensing Company, Llc Unified geographic database and method of creating, maintaining and using the same
GB2356948A (en) 1999-11-30 2001-06-06 Saeed Mohamed Moghul Search system
AUPQ599700A0 (en) * 2000-03-03 2000-03-23 Super Internet Site System Pty Ltd On-line geographical directory
JP2001296888A (ja) * 2000-04-17 2001-10-26 Denso Corp 要求判定装置
JP2002024264A (ja) * 2000-06-30 2002-01-25 Sanyo Electric Co Ltd 情報検索装置
JP2002041533A (ja) * 2000-07-26 2002-02-08 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 地域指定広告情報の供給方法及び装置ならびに記録媒体
JP4200645B2 (ja) * 2000-09-08 2008-12-24 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法および記録媒体
JP4821039B2 (ja) * 2000-10-24 2011-11-24 日本電気株式会社 地名情報抽出装置、その抽出方法及び記録媒体
US20020138470A1 (en) * 2001-03-21 2002-09-26 Inter China Network Software Company Limited System and method of personal and business web cards
US7107285B2 (en) * 2002-03-16 2006-09-12 Questerra Corporation Method, system, and program for an improved enterprise spatial system
JP2005535039A (ja) 2002-08-05 2005-11-17 メタカータ・インコーポレーテッド 地理的なテキスト検索システムを備えたデスクトップクライアントとの対話
JP2004206476A (ja) * 2002-12-25 2004-07-22 Internatl Business Mach Corp <Ibm> データベースシステム、端末装置、検索データベースサーバ、検索キー入力支援方法及びプログラム
US20050080786A1 (en) * 2003-10-14 2005-04-14 Fish Edmund J. System and method for customizing search results based on searcher's actual geographic location
US20060085392A1 (en) * 2004-09-30 2006-04-20 Microsoft Corporation System and method for automatic generation of search results based on local intention

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020156779A1 (en) * 2001-09-28 2002-10-24 Elliott Margaret E. Internet search engine
KR20040086626A (ko) * 2003-04-03 2004-10-12 엔에이치엔(주) 지역 정보 검색 결과 제공 방법 및 시스템
KR20040079879A (ko) * 2004-08-19 2004-09-16 함인이 인터넷 검색 서비스의 방법 및 시스템

Also Published As

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