KR101019548B1 - 사용자-기반 바이어스들을 사용하여 검색 결과들을 획득 또는 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

검색 결과들을 획득 또는 제공하기 위한 방법들, 장치들, 프로세서들 및 컴퓨터 프로그램 제품들이 제공된다. 검색 결과들을 제공하는 방법은 사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하는 단계 및 질의에 기초하여 검색을 수행하는 단계를 포함한다. 방법은 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스(friends bias)를 결정하는 단계, 프렌드들 바이어스에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하는 단계, 및 바이어싱된 검색 결과를 저장하는 단계를 포함한다. 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하는 단계 및 검색의 수행을 위해 질의를 전송하는 단계를 포함하는 검색 결과를 획득하기 위한 방법이 추가로 제공된다. 방법에는 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하는 단계가 더 포함된다. 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기반한다.

Description

사용자-기반 바이어스들을 사용하여 검색 결과들을 획득 또는 제공하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF OBTAINING OR PROVIDING SEARCH RESULTS USING USER-BASED BIASES}

본 발명은 본 발명의 양수인에게 양도되고, 2006년 8월 31일자로 출원된 "METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING IMPROVED SEARCH RESULTS USING USER-BASED BIASES"라는 제목의 가출원 제60/841,805호에 대하여 우선권을 의견하며, 그 모든 내용은 본 명세서에 참조로서 통합된다.

본 발명은 일반적으로 검색 엔진들에 관한 것이다. 특히, 본 명세서에 개시되는 양상들은 바이어스(bias)들에 기초하여 목표된(targeted) 검색 결과들을 제공하는 것에 관한 것이다.

검색 엔진은 컴퓨터 시스템상에 정보를 발견하는 것을 돕도록 설계되는 정보 검색 시스템이다. 예를 들어, 검색 엔진은 월드 와이드 웹상에서, 컴퓨터의 로컬 메모리상에서, 또는 컨택 리스트(contacts list)와 같은 애플리케이션에서 정보를 발견하는데 사용될 수 있다. 질의는 사용자에 의하여 검색 엔진에 제시되고, 검색 엔진은 그것의 연관 컴퓨터 시스템 내에 질의에 매칭되는 것들을 결정한다. 예를 들어, 검색 엔진 또는 시스템의 다른 부분은 개별적인 컴퓨터 시스템 내에 정보를 인덱싱할 수 있으며, 질의를 포함하는 데이터는 매칭되는 것을 결정하기 위하여 인덱싱된 정보와 비교된다. 추가로, 검색 엔진은 검색 결과로서 매칭 정보를 어셈블링한다(assemble). 또한, 검색 엔진은 예를 들어, 매칭 퍼센트 또는 대중성 원칙에 기초하여 매칭 정보를 순위 매길 수 있다. 후속하여, 검색 엔진은 검색 결과로서 사용자에게 매칭된 정보를 리턴한다.

검색 엔진은 일반적인 질문 또는 사용자의 질의에 대한 응답을 제공하도록 설계된다. 마찬가지로, 동일한 검색 엔진에 동일한 질의들을 제시하는 두 명의 상이한 사용자들은 거의 동일한 검색 결과들을 수신받을 수 있다.

검색 엔진들은 현대 사회에 없어서는 안 되는 것이 되었기 때문에, 사용자들에게 보다 목표된/정교한 검색 결과들을 제공하기 위한 필요성이 존재한다.

하기에서는 하나 이상의 양상들의 간략화된 요약을 개시하여 그러한 양상들의 기본적인 이해를 제공한다. 본 요약은 모든 고려되는 양상들의 광범위한 개관이 아니며, 모든 양상들의 주요 또는 임계 엘리먼트들을 식별하거나, 또는 모든 또는 임의의 양상들의 범위의 윤곽을 한정하지 않도록 의도된다. 본 요약의 목적은 단지 추후에 개시되는 보다 상세한 설명의 서문으로서 간략화된 형태로 하나 이상의 양상들의 몇몇 개념들을 나타내는 것이다.

일 양상에서, 검색 결과들을 제공하는 방법은 사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하는 단계 및 질의에 기초하여 검색을 수행하는 단계를 포함한다. 방법은 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스(friends bias)를 결정하는 단계 및 프렌드들 바이어스에 기초하여 검색 결과를 바이어싱(biasing)하는 단계를 더 포함한다. 또한, 방법은 바이어싱된 검색 결과를 저장하는 단계를 포함한다.

다른 양상에서, 검색 결과들을 제공하도록 구성되는 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터가 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령 및 컴퓨터가 질의에 기초하여 검색을 수행하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다. 추가로, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터가 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하게 하기 위한 적어도 하나의 명령 및 컴퓨터가 프렌드들 바이어스에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터가 바이어싱된 검색 결과를 저장하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다.

추가의 양상에서, 검색 결과들을 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서는 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 제1 모듈 및 질의에 기초하여 검색을 수행하기 위한 제2 모듈을 포함한다. 추가로, 적어도 하나의 프로세서는 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하기 위한 제3 모듈 및 프렌드들 바이어스에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하기 위한 제4 모듈을 포함한다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 바이어싱된 검색 결과를 저장하기 위한 제5 모듈을 포함한다.

또 다른 양상에서, 검색 결과들을 제공하기 위한 장치는 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 수단 및 질의에 기초하여 검색을 수행하기 위한 수단을 포함한다. 추가로, 장치는 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하기 위한 수단 및 프렌드들 바이어스에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하기 위한 수단을 포함한다. 또한, 장치는 바이어싱된 검색 결과를 저장하기 위한 수단을 포함한다.

또 다른 양상들에서, 검색 결과들을 제공하기 위한 장치는 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하도록 동작가능한 통신 컴포넌트 및 질의에 기초하여 검색을 수행하도록 동작가능한 검색 엔진 컴포넌트를 포함한다. 장치는 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 포함하는 프렌드들 바이어스 컴포넌트를 더 포함하며, 검색 엔진 컴포넌트 또는 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과의 바이어싱에 대응하는 바이어싱된 검색 결과를 발생시키도록 동작가능하다. 또한, 장치는 바이어싱된 검색 결과를 저장하도록 동작가능한 저장 컴포넌트를 포함한다.

또 다른 양상에서, 검색 결과들을 획득하기 위한 방법은, 사용자에 의하여 질의를 수신하는 단계 및 검색의 수행에 대한 질의를 전송하는 단계를 포함한다. 추가로, 방법은 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하는 단계를 포함하며, 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한다.

또 다른 양상에서, 검색 결과들을 획득하도록 구성되는 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 컴퓨터가 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령, 및 컴퓨터가 검색의 수행을 위한 질의를 전송하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터가 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하게 하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함하고, 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한다.

추가의 양상에서, 검색 결과들을 획득하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서는, 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 제1 모듈 및 검색의 수행을 위한 질의를 전송하기 위한 제2 모듈을 포함한다. 또한, 적어도 하나의 프로세서는 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하기 위한 제3 모듈을 포함하고, 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한다.

또 다른 양상에서, 검색 결과들을 획득하기 위한 장치는, 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 수단, 및 검색의 수행(performance)을 위한 질의를 전송하기 위한 수단을 포함한다. 또한, 장치는 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하기 위한 수단을 포함하고, 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한다.

추가의 양상에서, 검색 결과들을 획득하기 위한 장치는, 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하도록 동작가능한 검색 개시자 컴포넌트, 및 검색의 수행을 위한 질의를 전송하도록 동작가능한 통신 컴포넌트를 포함한다. 또한, 장치는 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하기 위한 수단 및 저장하기 위한 수단을 포함하고, 바이어싱된 검색 결과는 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한다.

전술한 내용 및 관련된 목적들을 달성하기 위하여, 하나 이상의 양상들은 하기에 완전히 설명되고 특히 청구상들에서 나타내는 특징들을 포함한다. 하기의 설명 및 첨부 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정 예시적인 특징들을 상세히 진술한다. 그러나, 이러한 특징들은 다양한 양상들의 사상들이 이용될 수 있는 다양한 방식들 중 일부를 나타내며, 이러한 설명은 그러한 모든 양상들 및 그들의 등동물들을 포함하도록 의도된다.

도 1은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 제공 또는 획득하도록 동작가능한 시스템의 일 양상의 개략적인 도면이다.

도 2는 시스템의 액세스 단말의 일 양상의 개략적인 도면이다.

도 3은 시스템의 네트워크 디바이스의 일 양상의 개략적인 도면이다.

도 4는 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 획득하는 방법의 일 양상의 흐름도이다.

도 5는 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 제공하는 방법의 일 양상의 흐름도이다.

도 6은 보다 목표된/정교한 검색 결과들을 제공하기 위하여 프렌드들 바이어스를 사용하는 일 양상의 메시지 흐름도이다.

도 7은 검색 결과를 필터링하기 위하여 프렌드들을 사용하는 일 양상의 메시지 흐름도이다.

도 8은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 보완할 수 있는 정보를 발생시키기 위하여 WAN과 함께 RFID를 사용하는 일 양상의 흐름도이다.

본 명세서에 개시되는 양상들은 사용자에 의하여 식별되는 하나 이상의 프렌드들와 연관되는 바이어스와 같은 적어도 하나의 바이어스에 기초하여 목표된 검색 결과들을 제공하는 것에 관련된다.

본 명세서에 개시되는 "사용자"는 (예를 들어. 질의를 제출함으로써) 검색 요청을 개시하는 임의의 개체를 포함하도록 폭넓게 해석될 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "그룹"은 미리 결정된 연관을 갖는 하나 이상의 사용자들을 포함할 수 있어, 그룹에 대한 어드레싱(addressing)은 그룹과 연관되는 모든 사용자들을 효율적으로 어드레싱할 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "프렌드들" 또는 "프렌드들 리스트"라는 용어는 하나 이상의 기준들에 기초하여 미리 결정된 연관을 갖는 하나 이상의 개체들(예를 들어, 그룹의 서브세트)을 포함하도록 폭넓게 해석될 수 있다. 프렌드들 리스트를 형성하기 위한 기준은 예를 들어, 위치, 나이, 성별, 취미, 인구 통계, 조직/가입(organizations/affiliations)(예를 들어, 클럽, 스포츠 팀 등), 대학, 가족 관계, 개인적 관계, 애완 동물 등을 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "검색"이라는 용어는 검색 데이터베이스로 질의를 제시하는 프로세스를 포함할 수 있다. 질의는 토큰화(tokenkze)될 수 있다. 질의는 수동으로, 구두로 입력될 수 있으며/있거나 다른 수단을 통해 활성화될 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "검색 데이터베이스"는 검색 질의를 해결하는데 사용될 수 있는 정보를 저장하도록 구성되는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 데이터베이스는 정적인 데이터(예를 들어, 웹 정보) 및/또는 동적인 데이터(예를 들어, 위치, 날씨, 분위기 등)를 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "프렌드들 검색 엔진(FSE)"은 하기에 개시되는 실시예들이 추가로 설명됨에 따라, 사용자들에게 보다 목표된/정밀한 정보를 제공하도록 검색 결과들을 바이어싱(또는 정밀화), 필터링 및/또는 순위 매김하기 위하여 프렌드들 리스트로부터 도출되는 정보를 사용하도록 구성된 검색 엔진을 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시되는 "프렌드들 데이터베이스(FDB)"는 FSE의 일부분이고/일부분이거나 FSE와 함께 작동하도록 구성될 수 있는, 다양한 사용자들과 연관되는 프렌드들 리스트들을 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 프렌드들 데이터베이스는 서비스 제공자, 통신 네트워크 등에 의하여 제공되는 정보에 대하여 생성되고/생성되거나 상기 정보에 기초할 수 있다. 프렌드들 데이터베이스는 저장 매체(예를 들어, 서버)에 존재할 수 있으며, 또한 사용자 디바이스(예를 들어, 클라이언트/개인용 컴퓨터, 액세스 단말 등)에 캐싱(cache)될 수 있다.

개시된 양상들에서, 사용자는 추가로 프렌드들 데이터베이스로 입력들을 제공할 수 있거나, 또는 프렌드들 데이터베이스로 검색 결과들과 연관되는 피드백을 제공할 수 있다. 그러한 정보는 프렌드들 데이터베이스와 연관되는 사용자들에 의하여 개시되는 장래의 검색들을 돕는데/바이어싱하는데 사용될 수 있다.

본 명세서에 개시되는 액세스 단말(AT)은 무선 전화, 휴대 전화, 랩탑 컴퓨터, 멀티미디어 무선 디바이스, 무선 통신 개인용 컴퓨터(PC) 카드, 개인용 디지털 단말(PDA), 외부 또는 내부 모뎀 등을 포함하는(그러나 이에 제한되는 것은 아님) 다양한 타입의 디바이스들로 참조될 수 있다. 액세스 단말은 무선 채널을 통해 및/또는 유선 채널을 통해(예를 들어, 광섬유 또는 동축 케이블들에 의하여) 통신하는 임의의 데이터 디바이스일 수 있다. 액세스 단말은 액세스 유닛, 액세스 노드, 가입자 유닛, 모바일 스테이션, 모바일 디바이스, 모바일 유닛, 모바일 폰, 모바일, 원격 스테이션, 원격 단말, 원격 유닛, 사용자 디바이스, 사용자 장비, 핸드헬드(handheld) 디바이스 등과 같은 다양한 이름들을 가질 수 있다. 상이한 액세스 단말들이 시스템으로 통합될 수 있다. 액세스 단말들은 이동형 또는 설치형일 수 있으며, 통신 시스템을 통해 분산될 수 있다. 액세스 단말은 주어진 순간에 순방향 링크(FL) 및/또는 역방향 링크(RL)상에서 액세스 네트워크(AN)와 통신할 수 있다.

도 1을 참조하여, 프렌드들 바이어싱된 검색 시스템(100)은 유선 또는 무선 통신 신호들을 서로에 및/또는 다른 모바일 디바이스들 및/또는 고정 네트워크 디바이스들과 같은 하나 이상의 다른 노드들에 수신, 전송, 반복 등을 수행하는 하나 이상의 섹터들의 하나 이상의 단말들(102)과 같은 하나 이상의 노드들을 포함한다. 시스템(100)은 사용자에 의하여 개시되는 질의에 응답하여 주어진 사용자에 대한 검색 결과를 커스터마이즈(customize)하는 것을 용이하게 한다. 특히, 시스템(100)은 바이어싱되거나 또는 사용자의 하나 이상의 프렌드들와 연관되는 데이터에 기초하여 변경될 액세스 단말(102)의 사용자에 의하여 제시되는 질의에 대응하는 검색 결과를 제공한다. 예를 들어, 질의에 응답하여 일반화된 검색 결과들을 수신하기 보다는(여기서, 개별적인 질의를 나타내는 각각의 사용자는 실질적으로 동일한 검색 결과를 수신함), 시스템(100)은 검색 결과가 사용자의 식별된 하나 이상의 프렌드들의 의견, 행동, 또는 둘 모두에 따라 각각의 사용자에 대하여 커스터마이즈되도록 허용한다. 사용자는 통상적으로 하나 이상의 프렌드들을 식별하거나, 하나 이상의 프렌드들과의 관계를 가지기 때문에, 개시된 양상들은 사용자에 대한 검색 결과의 타당성을 증가시키기 위한 시도에서 검색 결과를 변경하기 위하여 프렌드들에 대응하는 데이터에 대한 이러한 식별(identification) 및/또는 관계를 확장한다(extend). 따라서, 무계획적인 검색 결과들과 대조적으로, 시스템(100)은 검색 결과들이 사용자의 하나 이상의 식별된 프렌드들의 의견들 및/또는 행동들에 기초하여 주어진 사용자에게 맞춰진 및/또는 개인화되도록 허용하여, 일반화된 검색 결과들보다 주어진 사용자에게 보다 적절할, 개인에 맞춰지고, 민감하며, 통찰력 있는 결과들을 제공한다.

액세스 단말(102)은 사용자가 응답을 바라는 질의를 입력하기 위하여 액세스 단말(102)을 조종할 수 있는 사용자에 의하여 이용된다. 시스템(100)은 질의를 수신하도록 동작가능한 검색 개시자 컴포넌트(104)를 포함한다. 하나의 선택적인 양상에서, 검색 개시자 컴포넌트(104)는 질의에 부가하기 위하여 개선 데이터를 추가로 획득할 수 있다. 예를 들어, 개선 데이터는 액세스 단말(102)에 대응하는 위치-관련 데이터, 사용자 프로파일 데이터, 액세스 단말 구성 데이터, 액세스 단말(102)과 관련되는 임의의 데이터, 액세스 단말의 사용자와 연관되는 임의의 데이터, 액세스 단말과 연관되는 환경과 관련되는 임의의 데이터, 또는 그들의 임의의 결합물과 같은 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 시스 템(100)은 개선 데이터의 부가가 질의에 대한 배경을 제공하도록 허용하고, 추가로, 개별적인 사용자에게 커스터마이즈되도록 허용할 수 있다.

선택가능하게, 시스템(100)은 질의로 사용을 위한 특정 바이어스를 식별하거나, 또는 시스템(100)으로 바이어스 데이터를 입력하도록 동작가능한 바이어스 식별 컴포넌트(108)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 바이어스 식별 컴포넌트(108)는 바이어싱된 검색 결과들을 생성하기 위하여 검색들을 수행하는데 이용될 프렌드들 또는 프렌드들 리스트 또는 그룹의 표시를 사용자로부터 수신할 수 있다. 다른 실시예에서, 바이어스 식별 컴포넌트(108)는 사용자에 대하여, 또는 프렌드들 또는 프렌드들 리스트나 그룹의 일부로서 사용자를 식별한 다른 사용자에 대하여 검색 결과들을 바이어싱하는데 사용하기 위하여 데이터베이스로의 입력을 위해, 사용자 선호(preference)들, 거래들, 피드백 또는 의견들, 또는 그들의 결합물들을 포함하는 입력들을 수신할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.

후속하여, 검색 개시자 컴포넌트(104)는 프로세싱을 위하여 검색 엔진 컴포넌트(108)로 질의 및 선택가능하게 개선 데이터를 전송할 수 있다. 예를 들어, 검색 엔진 컴포넌트(108)는 질의와 관련되는, 그리고 선택가능하게는 추가로 개선 데이터를 고려하여 정보를 수집하기 위하여 월드 와이드 웹과 같은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들을 검색하도록 동작가능한다. 수집된 정보는 검색 결과로서 참조될 수 있다. 예를 들어, 검색 결과는 개별적인 컴퓨터 시스템 내에 데이터의 소스와의 쌍방향 링크들뿐 아니라 데이터를 포함하나, 이에 제한되는 것은 아니다.

일단 검색 결과가 획득되면, 시스템(100)은 바이어스 식별 컴포넌트(106)에 의하여 식별되는 하나 이상의 프렌드들 또는 그룹들로부터의 바이어스 데이터에 따라 검색 결과를 변경 또는 바이어싱하도록 동작가능한 하나 이상의 컴포넌트들을 포함한다. 예를 들어, 각각 대응 바이어스 데이터를 갖는 하나 이상의 프렌드들, 그룹들 또는 프렌드들 리스트가 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110)에 저장될 수 있다. 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110)는 바이어스 데이터를 보유하기 위하여 메모리, 저장부, 또는 그들의 임의의 결합물을 포함할 수 있다. 상기 개시한 바와 같이, 바이어스 데이터는 검색 결과를 재공식화되거나 필터링하는데 사용될 수 있는 개별적인 프렌드와 연관되는 임의의 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 바이어스 데이터는 폴링(polling) 질문에 응답적인 의견과 같은 데이터, 프렌드에 의하여 이루어진 구매와 같은 거래로부터 수집된 거래 데이터, 인구학 및/또는 사이코그래픽(psychographic) 데이터를 포함하는 프렌드 프로파일 데이터, 및 위치-관련 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 일 양상에서, 바이어스 매니저 컴포넌트(112)는 하나 이상의 프렌드의 식별 및 그들의 대응 바이어스 데이터를 포함하는 프렌드 바이어스 컴포넌트(110)상의 사용자에 대한 하나 이상의 그룹들 또는 프렌드들 리스트들을 성립시키도록 동작가능할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집 모드에서, 바이어스 매니저 컴포넌트(112)는 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110)에서 성립된 각각의 프렌드로부터 바이어스 데이터를 수집하도록, 그리고 시스템(100)의 다수의 사용자들 각각에 대한 프렌드들의 리스트를 관리하도록 동작가능할 수 있다. 바이어스 매니저 컴포넌트(112)는 개시된 양상에서 독립 컴포넌트로서 개시되었으나, 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110)의 일부로서 포함될 수 있 다는 것을 유념해야 한다.

바이어스 적용 모드에서, 시스템(100)은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 발생시키기 위하여 하나 이상의 미리 결정된 알고리즘들, 루틴들 또는 로직에 따라 바이어스 식별 컴포넌트(106)에 의하여 식별되는 다수의 프렌드들을 포함하는 그룹 또는 프렌드들 리스트들 또는 프렌드에 대응하는 바이어스 데이터를 고려하도록 동작가능하다. 선택가능하게, 바이어스 적용 모드에서, 시스템(10)은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 결정하기 위하여 바이어스 데이터와 함께 개선 데이터를 추가로 고려할 수 있다. 일 양상에서, 검색 엔진 컴포넌트(108)는 개별적인 바이어스 데이터를 수집하고, 바이어싱된 검색 결과를 생성하도록 동작가능하다. 다른 양상에서, 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110)는 바이어싱된 검색 결과를 생성하도록 동작가능하다. 또 다른 양상에서, 바이어스 매니저 컴포넌트(112)는 바이어싱된 검색 결과를 생성하도록 동작가능하다.

임의의 경우에, 사용자의 질의에 응답적인 바이어싱된 검색 결과는 액세스 단말(102)상에서 획득된다. 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)는 바이어싱된 검색 결과를 수신 또는 액세스하며, 사용자에게 보이기 위항 바이어싱된 검색 결과를 출력하도록 동작가능하다. 추가로, 예를 들어 월드 와이드 웹상의 웹 페이지들과 같이, 바이어싱된 검색 결과가 정보에 대한 하나 이상의 링크들을 포함하는 경우에, 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)는 선택된 링크에 대응하는 원하는 정보를 수집하기 위하여 검색 엔진 컴포넌트(108)와 추가로 상호작용하기 위하여 사용자 입력들을 수신하도록 동작가능할 수 있다. 다른 측면에서, 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)는 부가적으로 검색 엔진 컴포넌트(108)를 위해 바이어싱된 검색 결과에 기초하여, 질의를 재공식화하거나 새로운 질의를 입력하기 위하여, 또는 표시된 프렌드들 바이어스를 변경하기 위하여 검색 개시자 컴포넌트(104), 바이어스 식별 컴포넌트(106), 또는 그들의 결합물과 상호작용할 수 있다.

따라서, 검색 엔진 질의에 응답적으로, 시스템(100)은 다른 검색 엔진들에 의하여 리턴되는 포괄적인 검색 결과들과 비교하여 사용자와의 더 높은 관련 정도를 가질 프렌드들 바이어싱된 검색 결과들을 획득하도록 허용할 수 있다.

도 1의 하나 이상의 컴포넌트들은 액세스 단말(102)상에서, 또는 네트워크 디바이스와 같은 액세스 단말(102)과 통신하는 다른 디바이스로부터 구현될 수 있다는 것을 유념해야 한다. 추가로, 도 1의 컴포넌트들은 개별적으로, 또는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어의 임의의 결합물로, 또는 그들의 결합물로 구현될 수 있다.

도 2를 참조하여, 프렌드들 바이어싱된 액세스 다말(200)의 일 양상은 무선 통신 시스템상에서 동작가능한 모바일 통신 디바이스를 포함한다. 인지할 수 있는 바와 같이, 다양한 무선 통신 시스템들이 존재하며, 이는 종종 상이한 스펙트럼 밴드폭들 및/또는 상이한 에어 인터페이스(air interface) 기술들을 이용한다. 예시적인 시스템들은 코드 분할 다중 액세스(CDMA)(CDMA 2000, EV DO(evolution data only), WCDMA(wideband code division multiple access), 주파수 분할 다중 액세스(OFDM), 또는 직교 주파수 분할 다중 액세스(OFDMA)(Flash-OFDM, 802.20, WiMAX(worldwide interoperability for microwave access)), 주파수 분할 듀플렉 서(FDD) 또는 시간 분할 듀플렉서(TDD) 인가된(licensed) 스펙트럼들을 사용하는 주파수 분할 다중 액세스(FDMA)/시간 분할 다중 액세스(TDMA)(GSM(global system for mobile communications)) 시스템들, 종종 짝이 없는 인가되지 않은 스펙트럼들을 사용하는 피어-투-피어(예를 들어, 모바일-투-모바일) 애드 혹 네트워크 시스템들, 및 802.xx 무선 LAN(local area network) 또는 BLUETOOTH 기술들을 포함한다.

액세스 단말(200)은 본 명세서에 개시되는 기능들 및 컴포넌트들 중 하나 이상과 연관되는 프로세싱 기능들을 수행하기 위한 프로세서 컴포넌트(202)를 포함한다. 프로세서 컴포넌트(202)는 다중-코어 프로세서들 또는 프로세서들의 단일 또는 다중 세트들을 포함할 수 있다. 또한, 프로세싱 컴포넌트(210)는 통합된 프로세싱 시스템 및/또는 분포된 프로세싱 시스템으로서 구현될 수 있다.

액세스 단말(200)은 프로세서 컴포넌트(202)에 의하여 실행되고 있는 애플리케이션들의 로컬 버전들을 저장하기 위한 메모리(204)를 더 포함한다. 메모리(204)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 또는 그들의 결합물을 포함할 수 있다.

추가로, 액세스 단말(200)은 하드웨어, 소프트웨어, 및 본 명세서에 개시되는 것과 같은 서비스들을 이용하는 하나 이상의 당사자(party)들과 통신을 설정하고 유지시키는 것을 제공하는 통신 컴포넌트(206)를 포함한다. 통신 컴포넌트(206)는 직렬로 또는 국부적으로 액세스 단말(200)에 접속되는 디바이스들 및/또는 통신 네트워크에 걸쳐 위치되는 디바이스들과 같은 외부 디바이스들과 액세스 단말(200) 사이 뿐 아니라, 액세스 단말(200)상의 컴포넌트들 사이에서 통신을 수 행할 수 있다. 제한이 아닌 실시예로서, 통신 컴포넌트(206)는 검색 개시자 컴포넌트(104)와 검색 엔진 컴포넌트(108) 사이에, 식별 컴포넌트(106)와 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110) 및/또는 바이어스 매니저 컴포넌트(112) 사이에, 그리고 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)와 검색 엔진 컴포넌트(108) 사이에 인터페이스를 제공하도록 작동가능하다.

또한, 액세스 단말(200)은 정보의 대량 저장부, 데이터베이스들, 및 본 명세서에 개시되는 양상들과 함께 이용되는 프로그램들을 제공하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 적절한 결합물일 수 있는 데이터 저장부(206)를 더 포함할 수 있다.

액세스 단말(200)은 액세스 단말(200)의 사용자로부터 입력들을 수신하고, 사용자에게 보여주기 위하여 출력들을 발생시키도록 동작가능한 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)를 더 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)는 키보드, 숫자 패드, 마우스, 터치 민감성 디스플레이, 탐색 키, 기능 키, 마이크로폰, 음성 인식 컴포넌트, 사용자로부터 입력을 수신할 수 있는 다른 메커니즘, 또는 그들의 임의의 결합물을 포함하는 하나 이상의 입력 디바이스들을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 추가로, 사용자 인터페이스 컴포넌트(210)는 디스플레이, 스피커, 햅틱(haptic) 피드백 메커니즘, 프린터, 사용자에게 출력을 보여줄 수 있는 임의의 다른 메커니즘, 또는 그들의 임의의 결합물을 포함하는 하나 이상의 출력 디바이스들을 포함할 수 있다.

추가로, 개시된 양상에서, 액세스 단말(200)은 상기 개시된 것과 같이, 검색 개시자 컴포넌트(104), 바이어스 식별 컴포넌트(106), 및 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)를 포함할 수 있다. 개시된 양상에서, 검색 엔진 컴포넌트(108), 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110) 및 바이어스 매니저 컴포넌트(112)는 하나 이상의 다른 디바이스들상에, 예를 들어, 하나 이상의 네트워크 서버들상에 위치될 수 있다. 그러나, 검색 엔진 컴포넌트(108), 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110) 및 바이어스 매니저 컴포넌트(112) 중 하나 또는 임의의 결합물의 전부 또는 일부 부분이 예를 들어, 액세스 단말(200)이 통신 네트워크와 통신하지 않을 때, 바이어싱된 검색 결과들을 발생시키는 것을 돕기 위하여 액세스 단말(200)상에 국부적으로 위치될 수 있다는 것을 유념해야 한다.

하나의 선택적인 양상에서, 액세스 단말(200)은 사용자에 의하여 검색 엔진 컴포넌트(108)로 제시되는 질의를 보충하기(supplement) 위하여 사용될 수 있는 강화(enhancement) 데이터를 수집, 또는 생성, 또는 관리하거나, 또는 강화 데이터에 대하여 그들의 결합을 수행하도록 동작가능한 강화 데이터 컴포넌트(212)를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 강화 데이터는 액세스 단말에 대응하는 위치-관련 데이터, 사용자 프로파일 데이터, 액세스 단말 하드웨어 구성 데이터, 액세스 단말 소프트웨어 구성 데이터, 액세스 단말 펌웨어 구성 데이터, 액세스 단말과 연관되는 임의의 다른 데이터, 액세스 단말의 사용자와 관련되는 임의의 다른 데이터, 액세스 단말과 연관되는 환경과 관련되는 임의의 다른 데이터, 또는 그들의 결합물와 같은 데이터를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 그러한 데이터는 액세스 단말(200)과 통신하는, 또는 프로세서 컴포넌트(202), 또는 다른 컴포넌트 들, 또는 프로세서 컴포넌트(202)에 의하여 실행되는 애플리케이션들과 연관되는 서브시스템들과 같은 액세스 단말상에서 동작하는 컴포넌트들로부터 획득될 수 있다. 예를 들어, 강화 데이터 컴포넌트(212)는 GPS와 같은 개별적인 지리학적 위치 확인 시스템, 통신 네트워크-기반 위치 확인 시스템, 또는 그 둘의 몇몇 결합물을 포함하는 포지션/위치 시스템으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 추가로, 강화 데이터 컴포너트(212)는 액세스 단말(200)과 외부 디바이스들 사이의 상호작용들의 모니터링에 기초하여, 또는 액세스 단말(200)상의 컴포넌트들의 이용에 관한 사용자 활동 모니터링에 기초하여, 또는 포링 질문들에 기초하여 수집될 수 있는, 사용자의 인구 통계학적 데이터 또는 사이코그래픽 데이터, 또는 그들의 몇몇 결합물을 포함하는 사용자 프로파일 정보를 포함할 수 있다. 추가로, 강화 데이터 컴포넌트(212)는 질의에 대한 배경을 제공하기 위하여 대응 강화 데이터로 질의를 보충하기 위하여 검색 개시자 컴포넌트(104)와 인터페이싱하도록 동작가능할 수 있다. 부가적으로, 강화 데이터 컴포넌트(212)는 추가로 본 명세서에 개시되는 기능성을 용이하게 하기 위하여 시스템(100)의 임의의 다른 컴포넌트들과 인터페이싱하도록 동작가능할 수 있다.

부가적으로, 액세스 단말(200)은 프로세서 컴포넌트(202)를 통해 검색 개시자 컴포넌트(104), 바이어스 식별 컴포넌트(106), 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114) 및 개선 데이터 컴포넌트(212) 중 임의의 하나를 실행할 수 있고, 메모리(204) 및 데이터 저장부(208) 중 하나 또는 둘 모두에서 대응 데이터 및 정보를 저장하고, 통신 컴포넌트(206)를 통해 대응 메시지들 및 데이터를 국부적으로 또는 외부적으 로 전송하고, 사용자 인터페이스(210)를 통해 대응 입력들을 수신하며, 대응 출력들을 발생시킬 수 있다.

도 3을 참조하여, 시스템(100)의 컴포넌트들 중 일부가 액세스 단말(102)(도 1)을 제외한 다른 디바이스에서 구현될 수 있는 일 양상에서, 네트워크 디바이스(300)는 프렌드들 바이어싱된 검색을 수행하는데 있어 액세스 단말(102(도 1) 또는 200(도 2))과 인터페이싱하도록 동작가능하다. 네트워크 디바이스(300)는 통신 시스템상에서 동작가능한 네트워크 서버와 같은 임의의 타입의 네트워크-기반 통신 디바이스를 포함한다. 통신 시스템은 유선 또는 무선 통신 시스템일 수 있으며, 액세스 단말(102)이 동작하는 무선 통신 시스템에 연결된다.

네트워크 디바이스(300)는 본 명세서에 개시되는 하나 이상의 컴포넌트들 및 기능들과 연관되는 프로세싱 기능들을 수행하기 위한 프로세서 컴포넌트(302)를 포함한다. 프로세서 컴포넌트(302)는 멀티-코어 프로세서들 또는 프로세서들의 단일 또는 다중 세트를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서 컴포넌트(302)는 통합 프로세싱 시스템 및/또는 분산 프로세싱 시스템으로서 구현될 수 있다.

네트워크 디바이스(300)는 예를 들어, 프로세서 컴포넌트(302)에 의하여 실행되고 있는 애플리케이션들의 로컬 버전들을 저장하기 위한 메모리(304)를 더 포함한다. 메모리(304)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 또는 그들의 결합물을 포함할 수 있다.

추가로, 네트워크 디바이스(300)는 하드웨어, 소프트웨어, 및 본 명세서에 개시되는 서비스들을 이용하는 하나 이상의 당사자들과 통신을 설정하고 유지시키 는 것을 제공하는 통신 컴포넌트(306)를 포함한다. 통신 컴포넌트(306)는 액세스 단말(200)과 같은 외부 디바이스들과 네트워크 디바이스(300) 사이 뿐 아니라, 네트워크 디바이스(300)상의 컴포넌트들 사이의 통신들을 수행할 수 있으며, 통신 네트워크에 걸쳐 위치되는 디바이스들 및/또는 네트워크 디바이스(300)에 직렬로 또는 국부적으로 연결되는 디바이스들을 포함한다. 예를 들어, 통신 컴포넌트(306)는 검색 엔진 컴포넌트(108)와 검색 개시자 컴포넌트(104) 사이에, 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110) 및/또는 바이어스 매니저 컴포넌트(112)와 바이어스 식별 컴포넌트(106) 사이에, 그리고 검색 엔진 컴포넌트(108)와 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114) 사이에 인터페이스를 제공하도록 동작가능하나, 이에 제한되는 것은 아니다.

부가적으로, 네트워크 디바이스(300)는 대용량의 정보, 데이터베이스들, 및 본 명세서에 개시된 양상들과 함께 이용되는 프로그램들을 제공하는 소프트웨어 및/또는 하드웨어의 임의의 적절한 결합물일 수 있는 데이터 저장부(306)를 더 포함할 수 있다.

네트워크 디바이스(300)는 부가적으로 네트워크 디바이스(300)의 사용자로부터 입력들을 수신하고, 사용자에게 보이기 위하여 출력들을 생성하도록 동작가능한 사용자 인터페이스 컴포넌트(310)를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 컴포넌트(310)는 키보드, 숫자 패드, 마우스, 터치 민감성 디스플레이, 탐색 키, 기능 키, 마이크로폰, 음성 인식 컴포넌트, 사용자로부터 입력을 수신할 수 있는 다른 메커니즘, 또는 그들의 임의의 결합물을 포함하는 하나 이상의 입력 디바이스들을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 추가로, 사용자 인터페이스 컴포넌트(310)는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 메커니즘, 프린터, 사용자에게 출력을 보여줄 수 있는 임의의 다른 메커니즘, 또는 그들의 임의의 결합물을 포함하는 하나 이상의 출력 디바이스들을 포함할 수 있다.

추가로, 개시된 양상에서, 네트워크 디바이스(300)는 상기 논의된 바과 같이, 검색 엔진 컴포넌트(108), 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110), 및 바이어스 매니저 컴포넌트(112)를 포함할 수 있다. 개시된 양상에서, 검색 개시자 컴포넌트(104), 바이어스 식별 컴포넌트(106) 및 검색 결과 리뷰 컴포넌트(114)는 하나 이상의 다른 디바이스들상에, 예를 들어, 하나 이상의 액세스 단말들(200)(도 2)상에 위치될 수 있다. 그러나, 검색 엔진 컴포넌트(108), 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110), 및 바이어스 매니저 컴포넌트(112) 중 하나 또는 임의의 결합물의 전부 또는 일부 부분이 예를 들어, 액세스 단말(200)이 통신 네트워크와 통신하지 않을 때, 바이어싱된 검색 결과들을 발생시키는 것을 돕기 위하여 액세스 디바이스(300)상에 국부적으로 위치될 수 있다는 것을 유념해야 한다.

몇몇 선택적인 양상들에서, 네트워크 디바이스(300)는 상기에 상세히 개시된 바와 같이, 개선 데이터 컴포넌트(212)를 더 포함할 수 있다. 이러한 선택적인 양상들에서, 강화 데이터 컴포넌트(212)는 검색 엔진 컴포넌트(108)로 사용자에 의하여 제시되는 질의를 보충하는데 사용될 수 있는 강화 데이터를 수집, 또는 생성, 또는 그들의 임의의 결합을 수행하도록 동작가능할 수 있다. 예를 들어, 제한된 메모리 또는 프로세싱 리소스들로 인하여, 강화 데이터 컴포넌트(212)는 네트워크 디바이스상에 존재할 수 있으며, 이는 무선 디바이스와 같은 리소싱된(resourced) 제한된 액세스 단말보다 더욱 이용가능한 리소스들을 가질 것이다.

부가적으로, 네트워크 디바이스(300)는 프로세서 컴포넌트(302)를 통해 검색 엔진 컴포넌트(108), 프렌드들 바이어스 컴포넌트(110), 바이어스 매니저 컴포넌트(112) 및 강화 데이터 컴포넌트(212) 중 임의의 하나를 실행하고, 메모리(304) 및 데이터 저장부(308) 중 하나 또는 둘 모두에 대응 데이터 및 정보를 저장하고, 통신 컴포넌트(306)를 통해 국부적으로 또는 외부적으로 대응 메시지들 및 데이터를 전송하며, 사용자 인터페이스(310)를 통해 대응 입력들을 수신하고 대응 출력들을 생성할 수 있다.

도 4를 참조로 하여, 일 양상에서, 검색 결과들을 획득하는 방법(400)은 선택가능하게 바이어싱 검색 결과들에서 사용하기 위하여 하나 이상의 프렌드들의 식별을 수신하는 단계 및 전송하는 단계를 포함한다(블럭(402)). 예를 들어, 방법은 개체, 개체들의 그룹, 프렌드들 리스트, 또는 사용자가 사용자에 의하여 획득된 검색 결과들을 변경하는데 이용되기를 원하는 하나 이상의 다른 관계자들을 정의하는 몇몇 다른 특성들을 식별하는 코드 또는 이름을 사용자로부터 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 식별된 프렌드는 프렌드들 리스트로부터의 프렌드들 그룹 또는 프렌드의 선택을 포함할 수 있다. 추가로, 예를 들어, 식별된 프렌드는 나이, 위치, 흥미, 또는 프렌드를 정의할 수 있는 특성들의 결합물 또는 임의의 다른 특성의 범위에 대한 정의를 포함할 수 있다. 그 결과, 프렌드가 프렌드를 식별하는 사용자에 의하여 공지될 필요가 없을 수 있다는 것을 유념해야 한다. 이러한 동작에는 식별된 프렌드 또는 그룹에 대응하는 바이어스 데이터에 기초하여 검색 데이터를 변경할 수 있거나 그와 연관되는 시스템의 개별 컴포넌트로 프렌드 또는 프렌드의 그룹의 식별을 전송하는 것이 추가로 포함된다.

방법은 사용자로부터 질의 데이터를 수신하는 단계를 더 포함한다(블럭(404)). 예를 들어, 사용자는 디바이스상에서 구동하는 애플리케이션 또는 서비스로 검색 질의를 입력할 수 있으며, 이는 검색 엔진 기능성을 수행하거나 검색 엔진과 인터페이싱할 수 있다. 질의 데이터를 수신하는 것의 일부는 사용될 검색 엔진의 식별 및/또는 질의에 관하여 검색될 컴퓨터 시스템의 식별을 수신할 수 있다.

선택적인 일 양상에서, 방법은 강화 데이터를 질의에 부가하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 강화 데이터는 사용자에 의하여 지시되는 바에 따라 부가될 수 있거나, 또는 방법은 강화 데이터가 부가되는 것을 허용하는 미리 결정된 설정을 가질 수 있다. 예를 들어, 방법은 주어진 제품 또는 서비스와 관련되는 질의를 수신하는 단계를 포함할 수 있으며, 방법은 질의에 대한 배경을 제공하기 위하여 질의에 디바이스의 지리학적 위치를 부가하는 단계를 포함할 수 있다. 추가로, 예를 들어, 디바이스와 관련되는 데이터, 디바이스의 사용자와 관련되는 데이터, 및 그들의 결합물과 같은 다른 타입의 강화 데이터의 부가를 포함할 수 있다.

방법은 질의를, 그리고 선택가능하게 하나 이상의 컴퓨터 시스템들상에 질의와 관련되는 정보의 검색을 수행하는데 사용하기 위한 임의의 보충 강화 데이터를 더 포함한다(블럭(408)). 예를 들어, 방법은 하나 이상의 컴퓨터 시스템들로부터 질의-관련 데이터를 수집하도록 각각 동작가능한 하나 이상의 검색 엔진들로 질의 를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 그러한 검색 엔진은 통신 네트워크를 통해 통신하는 서버와 같은 외부 디바이스상에, 또는 질의를 수신하는 디바이스상에 존재할 수 있다. 추가로, 질의의 수신시 검색 엔진은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과들을 생성하기 위하여 검색 결과들을 변경하는데 사용하기 위한 프렌드들 바이어스 데이터를 포함하거나, 또는 프렌드들 바이어스 데이터와 통신할 수 있다. 이용되는 개별적인 프렌드들 바이어스 데이터는 식별되는 프렌드들와 연관된 데이터에 대응한다(블럭(402)).

방법은 부가적으로 질의에 응답하여 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계를 포함한다(블럭(410)). 상기 논의된 바와 같이, 일실시예에서, 이러한 동작은 네트워크 서버와 같은 통신 네트워크를 통해 다른 디바이스로부터 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계를 포함한다. 다른 실시예에서, 바이어싱되지 않은 검색 결과는 질의-전송 디바이스상에 수신될 수 있으며, 디바이스상의 다른 컴포넌트는 식별된 프렌드들에 대응하는 프렌드들 바이어스 데이터의 상주(resident) 또는 원격 데이터베이스 중 하나에 액세스할 수 있으며(블럭(402)), 추가로 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프렌드들 바이어싱된 검색 결과는 식별된 프렌드들의 바이어스 데이터에 기초하여 바이어싱되지 않은 검색 결과에 대한 변경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 알고리즘, 루틴, 발견적 방법(heuristics), 중성 네트워크, 또는 결정을 내리는 메커니즘들 중 임의의 다른 하나 또는 그들의 결합물에 따라, 변경들이 이루어질 수 있다. 추가로, 변경들은 프렌드들 바이어스 데이터에 따른 검색 결과의 최초 정보의 제외 단계, 재정렬 단계, 또는 그들의 결합 단계를 수반할 수 있어, 프렌드들 바이어싱된 검색 결과를 초래한다. 부가적으로, 프렌드들 바이어싱된 검색 결과가 메모리 또는 데이터 저장부에 저장될 수 있다는 것을 유념해야 한다.

추가로, 방법은 사용자에게 보이기 위하여 프렌드들 바이어싱된 검색 결과들을 출력하는 단계를 포함한다(블럭(412)). 예를 들어, 방법은 사용자에 의하여 보여질 방식으로 바이어싱된 검색 결과들을 디스플레이하는 단계 또는 프린팅하는 단계를 포함할 수 있다. 또한 방법은 바이어싱된 검색 결과들을 들을 수 있도록 말하는 단계, 또는 사용자에 의하여 이해될 수 있는 방식으로 바이어싱된 검색 결과들을 운반하는 임의의 다른 방법들을 포함할 수 있다. 부가적으로, 예를 들어, 이러한 양상의 방법은 사용자가 웹페이지로의 링크를 클릭하는 것과 같은 바이어싱된 검색 결과 내에 아이템에 대응하는 부가적인 정보를 수집하도록 허용하는 방식으로, 또는 사용자가 추가로 질의를 정밀화하기 위하여 최초 질의의 임의의 양상을 보정하는 것을 허용하는 방식으로 검색 결과들을 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

선택적인 양상에서, 방법은 질의에 관하여, 또는 시스템의 동작에서 사용을 위한 바이어스 데이터에 관하여, 사용자로부터 피드백의 수집을 더 포함할 수 있다. 특히, 방법은 피드백 또는 바이어스 데이터에 대한 요청을 수신하여 사용자에게 보여주는 단계를 포함할 수 있다(블럭(414)). 개시된 바와 같이, 피드백은 바이어싱된 검색 결과들을 수신한 이후에, 사용자에 의하여 취해진 동작들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 바이어싱된 검색 결과에 기초하여 물품 또는 서비 스를 구매하도록 결정한다면, 시스템은 사용자가 구매된 물품 또는 서비스와 관련하여 피드백을 제공하도록 촉구할 수 있다. 다른 양상에서, 이러한 요청은 사용자가 친구로서 식별한 질의들에 대한 바이어싱된 검색 결과들을 생성하는 것을 돕기 위하여 시스템에서의 사용을 위한 개별적인 사용자의 바이어스 데이터의 수집과 관련될 수 있다. 마찬가지로, 이러한 요청은 사용자 의견을 성립하기 위하여 폴링 질문일 수 있으며, 상업적인 거래 등과 관련되는 사용자의 동작들에 의하여 트리거링될 수 있다.

추가로, 이러한 선택적인 양상은 요청에 응답하여 피드백 데이터 또는 바이어스 데이터를 수신하는 단계를 포함한다(블럭(416)). 예를 들어, 그러한 데이터는 사용자에 의하여 순리적으로(proactively) 입력될 수 있거나, 또는 사용자의 디바이스의 컴포넌트에 의하여 수동적으로 추적될 수 있다.

부가적으로, 이러한 선택가능 양상은 프렌드들 바이어스 검색 결과 시스템에서 사용을 위해 피드백 데이터 또는 바이어스 데이터를 전송하는 단계를 더 포함한다(블럭(418)). 예를 들어, 방법은 네트워크 서버와 같은 네트워크를 통해 다른 컴퓨터 디바이스로, 또는 바이어싱 활동들을 관리하도록 동작가능한 로컬 컴포넌트로 피드백 데이터 또는 바이어스 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

따라서, 상기 개시된 방법은 프렌드들 바이어싱된 검색 결과들을 획득하기 위하여 검색 결과들을 변경하는데 사용하게 위하여, 그리고 방법에서 사용을 위해 피드백 데이터 또는 바이어스 데이터의 수집을 위하여 프렌드들의 식별을 허용한다.

도 5를 참조하여, 일 양상에서, 검색 결과들을 제공하는 방법(500)은 사용자로부터 검색 질의를 수신하는 단계를 포함한다(블럭(502)). 예를 들어, 질의는 사용자가 정보를 발견하기를 원하는 문제 또는 질문과 관련되는 데이터를 포함할 수 있다. 몇몇 선택적인 양상들에서, 질의를 수신하는 단계는 사용자 또는 사용자 디바이스와 관련되는 데이터와 같은, 질의에 대한 배경을 제공하는 개선 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 개선 데이터는 사용자와 또는 사용자 디바이스와 연관되는 현재 특성들을 매칭시키기 위하여 검색을 정밀화하는데 도움이 될 수 있다. 부가적으로, 몇몇 선택적인 양상들에서, 질의는 질의의 결과들을 결정하는데 사용될 프렌드들의 바이어스 데이터를 식별하도록 동작가능한 프렌드들 정보를 더 포함할 수 있다. 추가로, 예를 들어, 질의의 수신은 검색 엔진에서, 또는 검색 엔진에 대한 인터페이스에서 발생할 수 있으며, 검색 엔진은 질의에 대하여 작용하도록 동작가능하다.

방법은 질의에 응답하여 검색 결과들을 결정하는 단계를 더 포함한다(블럭(504)). 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들에서 정보와 연관되는 데이터 및 질의의 데이터 사이에서 매칭들을 식별하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 웹 검색 엔진은 월드 와이드 웹상의 웹 페이지들에 대한 링크 및 웹 페이지들과 관련되는 데이터를 포함하는 검색 결과들을 결정할 수 있다.

부가적으로, 방법은 질의에 또는 질의를 제시하는 사용자에 대응하는 프렌드들을 결정하는 단계를 포함한다(블럭(506)). 예를 들어, 상기 개시된 바와 같이, 질의는 검색 결과들을 변경하는데 사용하기 위하여 미리 결정된 프렌드들을 지시하 는 식별자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 프렌드들 리스트를 포함할 수 있으며, 결정은 프렌드들 리스트로부터 프렌드들 중 하나 또는 그룹의 식별을 포함할 수 있다. 다른 양상들에서, 예를 들어, 프렌드들의 결정은 주어진 사용자 또는 디바이스에 대한 프렌드들을 식별하는 시스템 설정을 식별하는 단계에 기초할 수 있다. 도 다른 양상들은 질의의 결과를 결정하는데 사용하기 위하여 프렌드들을 정의하는 사용자로부터 수신되는 개별 통신들을 포함한다.

방법은 식별된 프렌드들의 바이어스 데이터에 따른 검색 결과들을 바이어싱하는 단계를 더 포함한다(블럭(508)). 예를 들어, 바이어싱하는 단계는 프렌드들 바이어스 데이터에 따라 정보의 부분들을 포함시키거나, 제외시키거나, 포함 및 제외시키기 위하여 검색 결과들 내에 정보를 변경하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 정보를 포함시키는 것은 바이어스 데이터와 매칭되는, 바이어스 데이터에 대응하는, 또는 바이어스 데이터와 상호 관련되는 아이템들을 갖는 바이어싱된 검색 결과들을 발생시키는 단계를 수반할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 알고리즘, 발견적 방법, 중성 네트워크, 인공 지능, 또는 그들의 임의의 결합물은 매칭을 수행하고, 결과들을 구성하는데 사용될 수 있으며, 이는 검색 결과 내에 아이템들을 재정렬시키는 단계를 포함할 수 있거나, 또는 매칭 정보만를 포함시키는 단계만을 수반할 수 있다. 반면에, 예를 들어, 정보를 제외시키는 것은 바이어싱된 검색 결과를 생성하기 위하여 검색 결과들로부터 매칭/대응/상호관련 정보를 제거하거나, 비-매칭 정보보다 낮은 우선순위로 매칭 정보를 이동시키도록 동작할 수 있다.

방법은 사용자에게 보이기 위하여 프렌드들 바이어싱된 검색 결과들을 전송 하는 단계를 더 포함할 수 있다(블럭(510)). 예를 들어, 전송하는 단계는 질의를 개시하는 사용자의 디바이스로 통신 네트워크를 통해 바이어싱된 검색 결과들을 포워딩(forward)하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 전송하는 단계는 단일 디바이스를 통한 국부적인 바이어스 검색 결과들을 바이어싱된 검색 결과들을 저장 및/또는 출력하도록 동작가능한 다른 디바이스 컴포넌트들로 포워딩하는 단계를 수반할 수 있다.

부가적인 선택가능 양상들에서, 방법은 시스템에서 사용하기 위한 피드백 또는 바이어스 데이터의 수집 단계를 더 포함할 수 있다. 마찬가지로, 방법은 피드백 또는 바이어스 데이터를 공급하도록 사용자 또는 사용자 디바이스를 촉구하기 위하여 피드백 또는 바이어스 데이터 요청을 전송하는 단계를 선택가능하게 포함할 수 있다(블럭(512)). 예를 들어, 피드백 요청은 질의의 바이어싱된 검색 결과에 기초할 수 있다. 다른 실시예에서, 바이어스 데이터에 대한 요청은 바이어싱 컴포넌트들에 관련 바이어스 데이터를 저장하기 위하여(stock) 시스템의 관리의 일부분일 수 있다.

추가로, 방법의 이러한 선택적인 양상은 요청에 응답하여 피드백 데이터 또는 바이어스 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다(블럭(514)). 일 양상에서, 피드백 또는 바이어스 데이터는 사용자에 의하여 입력될 수 있으며, 로컬 또는 원격 사용자 디바이스로부터 수신될 수 있다. 다른 양상에서, 피드백 또는 바이어스 데이터를 사용자 디바이스로부터 수동적으로 수집될 수 있다.

부가적으로, 방법의 이러한 선택적인 양상은 수신된 피드백 또는 바이어스 데이터로 시스템의 프렌드들 바이어스 데이터를 업데이트하는 단계를 더 포함한다(블럭(516)). 예를 들어, 프렌드들 바이어스 데이터의 업데이트 단계는 메모리, 데이터 저장부, 또는 데이터를 공급한 개별 사용자에 관하여 데이터를 보유하도록 동작가능한 다른 데이터베이스에 데이터를 부가하는 단계를 포함할 수 있다. 그 후, 그러한 데이터는 상기 개시되는 방식으로 바이어싱된 검색 결과들을 생성하는데 이용될 수 있다.

도 6은 검색을 바이어싱 및 정밀화시키기 위하여 프렌드들 리스트를 사용하는 일실시예를 도시한다(예를 들어, 사용자의 선호를 나타내기 위하여 프렌드들 리스트로부터 도출되는 정보를 사용하는). 실시예로서, 마이크라는 이름의 사용자(604)의 환경(ENV)(602)은 디저트에 대한 욕구를 정의하는 이벤트(603)를 포함한다. 예를 들어, 마이크는 치즈케익 한 조각을 갖고자 한다. 마이크는 예를 들어, 지역 최고의 치즈케익 레스토랑을 검색하기 위하여 캐리어 기반구조(608)를 통해 마이크의 액세스 단말(606)에 의하여 제공되는 FSE(검색 엔진 게이트웨이(610), 필터 엔진(612), 정보 엔진 데이터베이스(614), 및 프렌드들 데이터베이스(616) 중 하나 또는 그들의 임의의 결합물)를 사용할 것을 결심한다. FSE는 예를 들어, 마이크의 프렌드들의 선호들 및/또는 특성들 및 시간, 날씨, 위치 등과 같은 다른 변수들에 기초하여 마이크가 최고의 치즈케익 레스토랑을 찾아내는 것을 돕도록 구성될 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 이벤트들/메시지들은 다음과 같이 정의된다:

603: Hunger for desert - 마이크는 치즈케익 한조각을 원한다.

605: Start Search - 마이크는 마이크의 액세스 단말(예를 들어, 모바일 전화)로 검색 질의 "최고의 치즈케익"을 입력한다. 액세스 단말은 네트워크(예를 들어, 대응 AN(608))로 데이터 콜/요청을 개시한다.

607: 전송 미디어 - 질의는 마이크의 액세스 단말로부터 캐리어 기반구조로 전송된다(예를 들어, 방송으로). 예를 들어, 전송 미디어는 사용자 및 질의와 관련되는 정보를 포함하는 데이터 패킷을 포함할 수 있다.

609: Determine Location - AT 정보는 FSE 질의이도록 결정된다. 서비스 제공자 정보가 질의를 강화하기 위하여 부가된다. 사용자의 위치, 시간, 지역의 날씨, 및 다른 정보가 또한 질의에 부가될 수 있다. (명료성 및 간결성을 위하여, 파라미터 위치가 질의를 강화사는 것과 관련되는 모든 용어들에 대한 약어로서 사용될 수 있다.)

611: Tunnel Request - 검색 엔진 게이트웨어로 요청이 포워딩중이다. 게이트웨이는 세계적 범위에서 사용자를 식별할 수 있다.

613: Start Filtered Search - 검색 엔진 게이트웨어는 질의를 해결하기 위하여 검색 엔진에 연결된다.

615: Query - 필터 엔진(FE)은 일반적 검색 질의를 제시하고, 그 후 결과들을 필터링(재정렬 및/또는 제거)하는 것을 돕도록 구성될 수 있다. 표준 질의(예를 들어, "최고의 치즈케익")가 엔진 데이터베이스로 전송된다.

617: Query Results - 질의의 결과들(필터링되지 않은)

619: Get Friends Bias - 필터 엔진은 그 후, 예를 들어, 프렌드들 데이터베 이스로부터 위치 및 질의에 딸린 프렌드들 정보를 요청할 수 있다. 그러한 정보는 본 명세서에서 "프렌드들 바이어스"로서 명명될 수 있다.

621: Return Bias Data - 프렌드 데이터베이스는 요청에 응답하여 프렌드들의 개별 바이어스 데이터를 리턴한다.

623: Correlate - 질의 및 바이어스는 리턴 질의 결과를 생성하기 위하여 상호연관된다. 상호연관은 마이크의 프렌드들에 의하여 바이어싱되는 바에 따라 최고의 치즈케익을 마이크에게 제공하도록 구성될 수 있다.

625: 검색 결과가 마이크에게 리턴된다.

검색 엔진 결과들의 리뷰 시, 마이크가 추천된 레스토랑을 방문할 것을 결심한다면, 마이크는 레스토랑에서 서빙되는 치즈케이크(및/또는 다른 음식)에 관하여 마이크의 피드백과 함께 마이크의 결정의 프렌드들 데이터베이스를 통지할 수 있다. 마이크의 액세스 단말은 또한 치즈케익 및/또는 연관된 레스토랑에 관한 마이크의 피드백을 입력하도록 마이크를 촉구하도록 구성될 수 있으며, 이는 그 후 프렌드들 데이터베이스에 저장될 수 있다. 한 애플리케이션에서, 메시지(예를 들어, SMS(short message service)는 마이크의 액세스 단말에 전송되어, 마이크에게 대응 AN으로 레스토랑에서 치즈케익(및/또는 다른 음식)에 관한 마이크의 피드백을 전송하도록 촉구하고, 대응 AN은 그 후 프렌드들 데이터베이스로 정보를 포워딩할 수 있다. 다른 애플리케이션에서, 마이크의 활동들(예를 들어, 치즈케익 레스토랑 방문과 연관되는 시간 및 빈도)이 다양한 타입의 근접 검출 서비스들(예를 들어, AT, RFID, GPS AT, 신용 카드 거래, 카메라, 및 다른 모니터링/추적 수단)에 의하여 모 니터링될 수 있으며, 추가로 프렌드들 데이터베이스에 저장될 수 있다. 피드백 정보는 장래의 검색들에서 마이크 및 마이크의 프렌드들을 도울 수 있다.

한 구현예에서, 도 6에 개시된 프렌드들 데이터베이스, 검색 엔진 게이트웨어, 필터 엔진, 및 정보 엔진 데이터베이스는 단일 개체에 포함되는 엘리먼트들(또는 모듈들)일 수 있다. 다른 양상에서, 도 6에 개시된 프렌드들 데이터베이스, 검색 엔진 게이트웨어, 필터 엔진, 및 정보 엔진 데이터베이스는 함께 작동하도록 구성되는 개별 엘리먼트들일 수 있다. 예를 들어, 프렌드들 데이터베이스는 사용자의 액세스 단말상에 어드레스 북 및/또는 컨택 리스트를 포함할 수 있으며, 이는 프렌드 바이어스 컴포넌트로 포워딩될 수 있고, 사용자가 프렌드 식별을 제공할 때 참조될 수 있다. 프렌드들 데이터베이스는 또한 사용자의 액세스 단말상에 캐싱(cache)될 수 있다(사용자가 프렌드들 데이터베이스로부터 분리되는 상황들에서).

FSE가 검색 결과들을 개선/향상시키기 위하여 프렌드들 데이터베이스에 의하여 제공되는 정보를 사용할 수 있는 방법의 일실시예는 하기의 같이 개시된다.

1) 마이크는 "최고의 밀크쉐이크 가게"에 대하여 FSE로 질의를 전송하기 위해 자신의 액세스 단말을 사용한다.

2) FSE는 사용자 정보(예를 들어, 마이크, 위치, 날씨, 시간 등) 및 검색 질의 "최고의 밀크쉐이크 가게"를 수집한다.

3) FSE는 마이크의 프렌드들(채드, 제프, 장 등)를 결정하기 위하여 프렌드들 데이터베이스에 컨택한다.

4) 프렌드들 데이터베이스는 마이크의 프렌드들을 리턴한다: 예를 들어, 채드, 제프, 장 및 FSE로 각각의 프렌드에 대한 바이어스들의 세트.

5) 프렌드들 데이터베이스는 또한 마이크의 바이어스들을 FSE로 리턴한다.

6) FSE는 바이어스들을 프로세싱하고, 채드가 "Cubs Diner"로부터의 초콜릿 및 딸기 밀크쉐이크를 선호하고, 상기 식당에 98번 방문하였다는 것을 결정한다.

7) FSE는 바이어스들을 프로세싱하고, 제프가 "Kimball Farms Market"으로부터의 바닐라 밀크쉐이크를 선호하는지를 결정한다.

8) FSE는 바이어스들을 프로세싱하고, 장이 "88 Flavors Ice Cream Shop"으로부터의 초콜릿 밀크쉐이크를 선호하는지를 결정한다.

9) FSE는 프렌드들 바이어스들을 사용하여 가능한 결과들의 데이터베이스를 확립한다.

10) FSE는 마이크의 바이어스들을 프로세싱하고, 마이크가 초콜릿 밀크쉐이크들을 좋아하지 않는 것으로 결정한다.

11) FSE는 가능한 결과들의 리스트로부터 채드의 바이어스들(초콜릿) 및 장의 바이어스를 필터링한다.

12) FSE는 시간 및 위치를 사용하여, 7:08 pm에 닫기 전에 마이크가 "Cubs Diner"에 도착하지 못하는 것으로 결정하여, 가능한 결과로서 "Cubs"를 제거한다.

13) FSE는 마이크에게 "Kimball Farms Market" 마켓을 리턴하고, 바닐라 쉐이크를 구매할 것을 추천한다.

14) 마이크는 "Kimball Farms Market"에 가는 것으로 결정한다.

15) 마이크는 "Kimball Farms Market"에서 바닐라 밀크쉐이크를 구매한다.

16) 근접 검출 서비스(예를 들어, AT, RFID, 신용 카드 거래, 카메라 등)는 마이크가 "Kimball Farms Market"을 방문한 FSE를 통지한다.

17) FSE는 마이크가 방문한 가게(Kimball Farms Market)가 어느 가게인지 및 가게의 타입에 대한 프렌드들 데이터베이스를 업데이트한다.

18) 쉐이크의 구매 이후에 언젠가 FSE는 마이크와 컨택하고 그에게 가게를 평가하고, 선택에 대하여 논평할 것을 요청한댜.

19) 마이크는 자신이 밀크쉐이크를 즐겼다는 것을 FSE로 리턴한다; 후속하여, FSE는 프렌드들 데이터베이스를 업데이트한다(따라서, 장래의 검색들에서 마이크 및 그의 친구들이 이러한 정보를 사용하도록 허용한다).

20) 액세스 단말의 사용시, 마이크는 밀크쉐이크 및 가게의 사진을 찍고, FSE에 사진을 제시하여, 프렌드들 데이터베이스에서 마이크의 바이어스들을 업데이트한다. 사진은 검색 결과로서 "Kimball Farms Market"을 리턴하는 장래의 질의들에 제공될 수 있다.

프렌드 개체로서 애완동물(예를 들어, 개)을 사용하는 실시예가 하기에 개시된다:

1. 제프는 제프의 친구가 자신의 개를 데리고 가는 개 공원을 발견하기를 원한다.

2. 제프는 자신의 친구의 개에 대한 GPS 추적 결과들을 제공하기 위항 FSE에 질의를 입력한다.

3. FSE는 개 공원들에 대하여 공통 질의에 반하는 결과들을 선호한다.

4. FSE는 제프의 친구가 자신의 개를 데려간 개 공원들을 포함하는 결과들을 리턴한다.

도 7은 디지털 신호 프로세서들(DSPs)상에서 연구를 수행하는 두 명의 동료들(예를 들어, 마이크와 밥)의 일실시예를 개시하며, 프렌드들 리스트는 예를 들어, 이중 결과들을 디스플레이하는 것을 방지하기 위하여 배제 방식으로 사용될 수 있어, 검색 프로세스를 보다 효율적이게 할 수 있다. 실시예로서, 마이크(704)와 밥(706)은 마이크와 밥의 DSP 연구(702)에 도움을 주기 위하여 인터넷 검색을 사용하도록 결정한다. 두 명의 사용자들로부터 동일한(또는 유사한) 질의들에 기초하는 결과들은 거의 동일한 결과들을 리턴할 것이다. 그러나, FSE(검색 인터페이스(708), 검색 데이터베이스(710), 프렌드들 데이터베이스(712), 및 거래 추적자 데이터베이스(714) 중 하나 또는 그들의 임의의 결합물)의 배제 기능을 사용함으로써, 두 명의 사용자들은 하기에 추가로 개시되는 바와 같이, 과다한 노력을 덜 들이고 검색 결과들을 볼 수 있다.

도 7에 개시되는 바와 같이, 이벤트들/메시지들은 아래와 같다:

703: Find Best - 마이크는 최고의 DSP를 발견하도록 요구한다.

705: Find Best - 밥은 최고의 DSP를 발견하도록 요구한다.

707: Search - 마이크는 최고의 DSP에 대한 검색을 시작한다.

709: Query - 검색 인터페이스는 "최고의 DSP"에 대한 검색 데이터베이스를 질문한다.

711: Query Result - 결과들은 검색 인터페이스로 리턴된다. 여기서 검색 인터페이스(708)는 결과들을 정밀화하기 위하여 프렌드 필터(친구인 마이크와 밥)를 사용할 수 있다(739 참조).

713: Search Result - 결과들은 마이크에게 리턴된다.

715: Select Link - 마이크는 FSE에 의하여 리턴되는 제1 링크를 선택한다. 후속하여, 선택은 링크 사용을 기록하도록 구성되는 거래 추적자 데이터베이스(714)로 전송된다.

717: Request Data - 링크 추적자 데이터베이스는 사이트 A로부터의 링크 데이터를 요청한다.

719: Request Data Return - 사이트 A는 데이터를 리턴한다.

721: Store Request Return - 링크 추적자 데이터베이스는 요청(마이크, 사이트 A) 및 리턴에 관한 정보를 저장한다.

723: Return Link Info - 사이트 A 정보는 사용자에게 리턴된다.

725: Search(밥) - 밥은 "최고의 DSP"에 대한 검색을 시작한다.

727: Query - 검색 인터페이스는 검색 데이터베이스로 질의를 제시한다.

729: Query Result - 질의는 두개의 사이트들, 예를 들어, 사이트 A 및 사이트 B를 출력한다.

731: Get Friends Info - 검색 인터페이스는 밥의 프렌드들에 대하여 질문한다.

733: Return Friend Info - 밥의 프렌드들, 예를 들어, 마이크 등을 리턴한 다.

735: Request Friend History - 검색 기준과 관련하여 프렌드들의 링크 리스토리 요청.

737: Return Friend History - 검색 기준과 관련하여 프렌드들의 링크 히스토리를 리턴한다.

739: Filter Friends Searches - 최초 질의 결과들과 프렌드들의 링크 히스토리를 상호연관시키고, 이는 보다 정밀한 검색 결과를 초래한다. 예를 들어, 이중 링크들은 제거될 수 있다(예를 들어, 사이트 A(716)는 밥에 대한 검색 결과들로부터 제거될 수 있다)

741: Search Results - 검색 결과들은 밥에게 리턴된다.

743: Select link - 밥은 사이트 B(718)를 선택하고, 링크 운행(traversal)이링크 추적자 데이터베이스로 포워딩된다.

745: Request Data - 링크 추적자 데이터베이스는 사이트 B로부터 링크 데이터를 요청한다.

747: Request Data Return - 사이트 B는 데이터를 리턴한다.

749: Store Request Return - 링크 추적자 데이터베이스는 리턴 및 요청(밥, 사이트 B)에 관한 정보를 저장한다.

751: Return Link Info - 사이트 B 정보는 사용자에게 리턴된다.

일 구현예에서, 검색을 표시하기 위해 태깅(tagging)이 사용될 수 있다. 태깅은 예를 들어, 타임스탬프 또는 핸들(handle) 형태일 수 있다.

다른 양상에서, 동적 작용은 검색 프로세스, 예를 들어, 프렌드에 의하여 막 방문된 링크를 디스플레이하는 단계에서 구현될 수 있다. 그러한 것은 프렌드(예를 들어, 밥)가 링크를 따를 때, 마이크에게 리턴되는 검색 정보가 보다 쉽게 업데이트되도록 허용한다(예를 들어, 실질적으로 실시간으로).

프렌드들 리스트 및 프렌드들 데이터베이스(상기 개시된 것과 같은)는 다양한 방식으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 액세스 단말은 프렌드들 데이터베이스로 하나 이상의 검색 결과들(예를 들어, 상기 개시되는 개 공원들 및 레스토랑들)과 연관되는 피드백을 전송하도록 사용자를 촉구할 수 있다. 사용자는 자진하여 업데이트된 정보(최근에 방문한 장소, 위치의 변화, 취미, 선호 등)를 프렌드들 데이터베이스로 전송할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 사용자의 구매 히스토리는 검색들에 관하여 입력되는 바이어스로서 수집되고 사용될 수 있다. 다양한 근접 서비스들(예를 들어, RFID, GPS, 저장 추적, 카메라, AT 및 다른 모니터링/추적 수단)이 또한 프렌드들 데이터베이스에 관한 사용자의 활동 및 작업을 모니터링/추적하는데 이용될 수 있다.

도 8은 프렌드들 리스트를 보완하는 정보를 생성하기 위하여, 예를 들어, 고객 검색 결과들을 생성하기 위하여 WAN(wide area network) 사회 네트워크에 관하여 무선 주파수 식별(RFID)을 사용하는 방법(800)을 약술한 흐름도를 도시한다.

도 8의 실시예는 레스토랑들, 극장들, 가게들, 서비스 스테이션들, 공원들, 클럽들, 및 다른 여가/오락/서비스 장소들에 대한 검색들에 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 프렌드들 리스트상의 하나 이상의 다른 사용자들과 연관 되는 숫자/지시자를 가질 수 있다(블럭(802)). 예를 들어, 시스템에 참여하도록 가입 결정 시, ID 번호와 사용자를 관련시키는 정보가 시스템에 저장된다. 이러한 사용자들 중 하나가 레스토랑을 방문할 때마다, 예를 들어, 그러한 이벤트(블럭(804))는 RFID 태그로부터(예를 들어, 신용 카드 기계에서) 입수되고, 다시 검색 엔진의 데이터베이스로 전송될 수 있다. 추가로, 미리 결정된 위치로 진입하는 것은 데이터 수집기 경우, 또는 데이터 사용자 경우, 또는 두 경우 모두를 트리거링(trigger)할 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집기 경우에, 사용자의 활동들이 추적되고, 장래의 활동들을 바이어싱하는데 사용하기 위하여 나중에 시스템으로 입력되는 반면, 데이터 사용자 경우에, 사용자의 활동들은 프렌드들로부터의 이전 바이어스 데이터에 기초하여 통지될 수 있다.

방법의 데이터 수집기의 경우에, 방법은 사용자에 의하여 수행되는 동작들 또는 업무들에 기초하여 사용자로부터 바이어스 데이터를 수집하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 사용자는 물품 또는 서비스를 구매하는 것과 같이, 위치 특정 업무를 수행한다(이벤트(806)). 업무의 완료 시, 방법은 구매된 물품 또는 서비스와 관련되는 의견 및 식별과 같은, 경험 특정 정보를 사용자에게 요구하는 단계를 포함한다(이벤트(808)). 선택가능하게, 관계 위치를 입력하는 단계 이후의 임의의 시간에, 위치에 관한 정보(이벤트(810))는 예를 들어, RFID 신용 카드 기계로부터 또는 입장시에 RFID 토큰에 의하여 트리거링되는 RFID 사용자에게 전송될 수 있다(이벤트(812)). 추가로, 방법은 프렌드들 바이어싱 시스템으로 수집된 데이터를 전송하는 단계(이벤트(814))를 수반하며, 수집된 데이터는 개별 사용자에 대하여 바이어스 데이터로서 저장된다(블럭(816)). 예를 들어, 사용자가 새로운 아시안 레스토랑에 대한 검색 요청을 전송하면, 결과들에는 사용자의 프렌드들 리스트상의 다른 사용자들에 의한 방문의 빈도에 기초하여 가중치가 부여될 수 있다.

부가적으로, 데이터 사용자 경우에, 방법은 예를 들어, 데이터 수집기 경우에 수집딘 데이터에 기초하여 하나 이상의 프렌드들로부터 바이어스 데이터가 통지되는 사용자를 포함한다(이벤트(818)). 추가로, 방법은 그 후, 수신된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 사용자의 활동에 관한 결정을 내릴 수 있는 사용자를 포함한다(이벤트(820)). 선택가능하게, 관계 위치를 입려한 이후의 임의의 시간에, 위치에 관한 정보(이벤트(810))는 예를 들어, 상기 위치에 있는 동안 사용자의 사용을 위해 RFID 신용 카드 기계로부터, 또는 입장시에 RFID 토큰에 의하여 트리거링되는 사용자에게 전송될 수 있다(이벤트(822)).

프렌드들 리스트는 검색을 개시하는 사용자를 아는 개체(예를 들어, 사람들)로 제한될 필요는 없다. 프렌드들 리스트는 위치, 나이, 성별, 취미, 인구 통계, 조직/가입 등에 기초할 수 있다. 예를 들어, 프렌드들 리스트는 30 내지 40살의 시카고 일리노이주에 사는 모든 남성을 포함할 수 있다. 사용자는 예를 들어 시카고에 스포츠 바(bar)들을 검색하기 위하여 그러한 프렌드들 리스트를 사용할 수 있다.

본 명세서에 개시되는 하나 이상의 양상들은 사용자-기반 바이어스들에 기초하여 목표된 검색 결과들을 제공한다. 다른 양상들 및 구현예들이 존재할 수 있다는 것을 인지해야만 한다. 다양하게 개시된 실시예들은 검색 엔진, 서버, 액세스 단말, AN, 및 다른 수단에서 구현될 수 있다.

본 명세서에 개시되는 다양한 유닛들/모듈들 및 양상들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 그들의 결합물에서 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에서, 다양한 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 디지털 신호 처리 장치(DSPD), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA), 프로세서, 마이크로프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러, 프로그래밍 가능 로직 장치(PLD), 여기서 설명하는 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛, 또는 이들의 조합 내에 구현될 수 있다. 소프트웨어에서 구현에서, 다양한 유닛들은 본 명세서에 개시되는 기능들을 수행하는 하나 이상의 모듈들(예를 들어, 프로시저, 함수 등)로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장될 수 있으며 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에서 또는 프로세서 외부에서 구현될 수 있으며, 이러한 경우에, 메모리 유닛은 본 기술분야에 공지된 다양한 수단을 통해서 프로세서에 통신가능하게 연결될 수 있다.

본 기술분야의 당업자들은 정보 및 신호가 다양한 다른 어떤 기술 및 방식으로도 표현될 수 있는 것으로 이해할 것이다. 예를 들어, 상기 설명 전반에 걸쳐 언급될 수 있는 데이터, 명령, 지시, 정보, 신호, 비트, 심벌 및 칩은 전압, 전류, 전자파, 자기 필드 또는 입자, 광 필드 또는 입자, 또는 이들의 임의의 조합으로 표현될 수 있다.

당업자들은 본원에 개시된 실시예들에 관련하여 설명한 다양한 예시적인 논리 블록, 모듈, 회로 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또 는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있는 것으로 인식한다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어의 호환성을 명확히 설명하기 위해, 각종 예시적인 성분, 블록, 모듈, 회로 및 단계들은 일반적으로 그 기능성과 관련하여 상술하였다. 이러한 기능성이 하드웨어로 구현되는지 소프트웨어로 구현되는지는 전체 시스템에 부과된 특정 애플리케이션 및 설계 제약에 좌우된다. 당업자들은 설명한 기능성을 특정 애플리케이션마다 다른 방식으로 구현할 수도 있지만, 이러한 구현 결정은 본 발명의 범위를 벗어나는 것으로 해석되지 않아야 한다.

본원에 개시된 실시예들에 관련하여 설명한 다양한 예시적인 논리 블록, 모듈 및 회로는 여기서 설명하는 기능들을 수행하도록 설계된 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 또는 다른 프로그래밍 가능 로직 장치, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 성분, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로 프로세서는 임의의 종래 프로세서, 제어기, 마이크로컨트롤러 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 연산 장치들의 조합, 예를 들어 DSP와 마이크로프로세서의 조합, 다수의 마이크로프로세서, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 임의의 다른 구성으로 구현될 수도 있다. 부가적으로, 적어도 하나의 프로세서는 상기 개시되는 단계들 및/또는 동작들 중 하나 이상을 수행하도록 동작가능한 하나 이상의 모듈들을 포함할 수 있다.

본원에 개시된 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계들 은 하드웨어에 직접, 또는 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈에, 또는 이 둘의 조합에 구현될 수 있다. 부가적으로, 몇몇 양상들에서, 알고리즘 또는 방법의 단계들 및/또는 동작들은 기계 판독가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 매체상에 명령들 및/또는 코드들 중 하나, 또는 그들의 임의의 결합물 또는 그들의 세트로서 존재할 수 있으며, 기계 판독가능 매체 및/또는 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 프로그램 제품에 통합될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드디스크, 착탈식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 읽고 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 연결된다. 대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말에 상주할 수도 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말에 개별 성분으로서 상주할 수도 있다.

제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 가장 넓은 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (44)

1. 검색 결과들을 제공하는 방법으로서,

   사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하는 단계;

   상기 질의에 기초하여 검색을 수행하는 단계;

   검색 결과를 획득하는 단계;

   상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 프렌드들 바이어스(friends bias) 데이터를 검색함으로써, 상기 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하는 단계;

   검색된 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하는 단계; 및

   상기 바이어싱된 검색 결과를 저장하는 단계

   를 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 바이어싱된 검색 결과를 상기 사용자에게 전송하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
3. 제2항에 있어서,

   상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 사용자 피드백을 수신하는 단계 및 상기 사용자 피드백에 기초하여 프렌드들 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
4. 삭제
5. 삭제
6. 제1항에 있어서,

   상기 바이어싱하는 단계는, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 필터링하는 단계, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 순위 매기는(rank) 단계, 또는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 필터링하고 순위 매기는 단계 중 적어도 하나를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
7. 제1항에 있어서,

   상기 사용자에 의하여 식별되는 프렌드들 또는 사용자 중 적어도 하나의 활동들과 연관되는 정보를 수신하는 단계, 및 상기 수신되는 정보에 기초하여 상기 프렌드들 바이어스를 포함하는 프렌드들 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
8. 제1항에 있어서,

   상기 질의에 대응하는 개선 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 검색을 수행 단계 및 상기 검색 결과의 바이어싱 단계 중 적어도 하나는 추가로 상기 개선 데이터에 기초하는, 검색 결과 제공 방법.
9. 제1항에 있어서,

   상기 바이어싱하는 단계는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 상기 검색 결과에 정보를 포함시키는 단계 또는 제외시키는 단계 중 적어도 하나를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
10. 제9항에 있어서,

    상기 제외시키는 단계는 상기 질의를 개시하는 사용자와 협력하는 미리 결정된 사용자에게 이전에 제공된 검색 결과의 일부를 제거하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과 제공 방법.
11. 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하며, 검색 결과들을 제공하도록 구성되는 컴퓨터 프로그램 물건으로서,

    상기 컴퓨터 판독가능 매체는,

    컴퓨터가 사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;

    컴퓨터가 상기 질의에 기초하여 검색을 수행하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;

    컴퓨터가 검색 결과를 획득하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;

    상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 프렌드들 바이어스 데이터를 검색함으로써, 컴퓨터가 상기 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;

    컴퓨터가 검색된 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및

    컴퓨터가 상기 바이어싱된 검색 결과를 저장하게 하기 위한 적어도 하나의 명령

    을 포함하는, 컴퓨터 프로그램 물건.
12. 검색 결과들을 제공하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서로서,

    사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 제1 모듈;

    상기 질의에 기초하여 검색을 수행하고 검색 결과를 획득하기 위한 제2 모듈;

    상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 프렌드들 바이어스 데이터를 검색함으로써, 상기 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하기 위한 제3 모듈;

    검색된 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하기 위한 제4 모듈; 및

    상기 바이어싱된 검색 결과를 저장하기 위한 제5 모듈

    을 포함하는, 프로세서.
13. 검색 결과들을 제공하기 위한 장치로서,

    사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하기 위한 수단;

    상기 질의에 기초하여 검색을 수행하기 위한 수단;

    검색 결과를 획득하기 위한 수단;

    상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 프렌드들 바이어스 데이터를 검색함으로써, 상기 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스를 결정하기 위한 수단;

    검색된 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하기 위한 수단; 및

    상기 바이어싱된 검색 결과를 저장하기 위한 수단

    을 포함하는, 검색 결과들 제공 장치.
14. 검색 결과들을 제공하기 위한 장치로서,

    사용자에 의하여 개시되는 질의를 수신하도록 동작가능한 통신 컴포넌트;

    상기 질의에 기초하여 검색을 수행하고 검색 결과를 생성하도록 동작가능한 검색 엔진 컴포넌트;

    상기 사용자와 연관되는 프렌드들 바이어스 데이터를 포함하는 프렌드들 바이어스 컴포넌트 - 상기 프렌드들 바이어스 데이터는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하며, 상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 상기 검색 결과의 바이어싱에 대응하는 바이어싱된 검색 결과를 생성하도록 동작가능함 - ; 및

    상기 바이어싱된 검색 결과를 저장하도록 동작가능한 저장 컴포넌트

    를 포함하는, 검색 결과들 제공 장치.
15. 제14항에 있어서,

    상기 통신 컴포넌트는 추가로 상기 사용자에게 상기 바이어싱된 검색 결과를 포워딩하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
16. 제15항에 있어서,

    상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 사용자 피드백을 수신하도록 동작가능하고, 추가로 상기 사용자 피드백에 기초하여 상기 프렌드들 바이어스 데이터를 업데이트하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
17. 제14항에 있어서,

    상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 상기 프렌드들 바이어스 데이터를 저장하도록 동작가능한 프렌드들 데이터베이스를 더 포함하는, 검색 결과들 제공 장치.
18. 삭제
19. 제14항에 있어서,

    상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한 상기 검색 결과의 필터링, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한 상기 검색 결과의 순위 매김, 또는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초한 상기 검색 결과의 필터링 및 순위 매김 중 적어도 하나를 수행하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
20. 제14항에 있어서,

    상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 사용자에 의하여 식별되는 프렌드들 또는 사용자 중 적어도 하나의 활동들과 연관되는 정보를 수신하고, 상기 수신되는 정보에 기초하여 상기 프렌드들 바이어스 데이터를 업데이트하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
21. 제14항에 있어서,

    상기 질의는 추가로 개선(enhancement) 데이터와 연관되며, 상기 검색 엔진 컴포넌트는 추가로 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 검색을 수행하도록 동작가능거나, 또는 상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 상기 개선 데이터에 기초하여 상기 검색 결과를 추가로 바이어싱하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
22. 제14항에 있어서,

    상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 상기 검색 결과에 정보를 포함시키는 것 또는 제외시키는 것 중 적어도 하나에 기초하여 검색 결과를 바이어싱하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
23. 제22항에 있어서,

    상기 검색 엔진 컴포넌트 또는 상기 프렌드들 바이어스 컴포넌트는 추가로 상기 질의를 개시한 사용자와 협력하는 미리 결정된 사용자에게 이전에 제공된 검색 결과의 일부를 제거하도록 동작가능한, 검색 결과들 제공 장치.
24. 검색 결과들을 획득하기 위한 방법으로서,

    사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하는 단계;

    검색 수행(performance)을 위해 상기 질의를 포워딩하는 단계; 및

    상기 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하는 단계

    를 포함하며, 상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 검색된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하는, 검색 결과들 획득 방법.
25. 제24항에 있어서,

    상기 질의에 대응하는 프렌드 식별을 수신하는 단계를 더 포함하며, 상기 프렌드들 식별은 상기 프렌드들 바이어스 데이터를 결정하도록 동작가능한, 검색 결과들 획득 방법.
26. 제25항에 있어서,

    상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장되는 컨택 리스트로부터 프렌드들 바이어스 컴포넌트로 컨택 정보를 포워딩하는 단계를 더 포함하고, 상기 컨택 리스트는 상기 프렌드들 식별을 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
27. 제24항에 있어서,

    사용자가 상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 피드백을 입력하도록 촉구하는 단계, 상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 사용자 피드백을 수신하는 단계, 및 상기 사용자 피드백에 기초하여 프렌드들 데이터베이스를 업데이트하기 위하여 사용자 피드백을 포워딩하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
28. 제24항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 필터링된 검색 결과를 수신하는 단계, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 순위 매겨진 검색 결과를 수신하는 단계, 또는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 필터링되고 순위 매겨진 검색 결과를 수신하는 단계 중 적어도 하나를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
29. 제24항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는 상기 사용자에 의하여 식별되는 프렌드들 또는 사용자 중 적어도 하나의 활동들과 연관되는 정보에 따라 바이어 싱되는 검색 결과를 수신하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
30. 제24항에 있어서,

    상기 질의에 대응하는 개선 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하며, 상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는 추가로 상기 개선 데이터에 기초하여 검색 결과를 수신하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
31. 제24항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는 추가로 상기 프렌드들 바이어스에 기초하여 정보를 포함시키는 것 또는 제외시키는 것 중 적어도 하나에 기초하여 검색 결과를 수신하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
32. 제31항에 있어서,

    상기 정보를 포함시키는 것 또는 제외시키는 것 중 적어도 하나에 기초하여 상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는 상기 질의를 개시한 사용자와 협력하는 미리 결정된 사용자에게 이전에 제공된 검색 결과의 일부를 제거하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 방법.
33. 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하고, 검색 결과들을 획득하도록 구성되는 컴퓨터 프로그램 물건으로서,

    상기 컴퓨터 판독가능 매체는,

    컴퓨터가 사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하게 하기 위한 적어도 하나의 명령;

    컴퓨터가 검색의 수행을 위한 상기 질의를 포워딩하게 하기 위한 적어도 하나의 명령; 및

    컴퓨터가 상기 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하게 하기 위한 적어도 하나의 명령

    을 포함하고, 상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 검색된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하는, 컴퓨터 프로그램 물건.
34. 검색 결과들을 획득하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서로서,

    사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하기 위한 제1 모듈;

    검색 수행을 위해 상기 질의를 포워딩하기 위한 제2 모듈; 및

    상기 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하기 위한 제3 모듈

    을 포함하고, 상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 검색된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하는, 프로세서.
35. 검색 결과들을 획득하기 위한 장치로서,

    사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하기 위한 수단;

    검색의 수행을 위한 상기 질의를 포워딩하기 위한 수단; 및

    상기 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하기 위한 수단 및 저장하기 위한 수단

    을 포함하고, 상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 검색된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하는, 검색 결과 획득 장치.
36. 검색 결과들을 획득하기 위한 장치로서,

    사용자에 의하여 개시된 질의를 수신하도록 동작가능한 검색 개시자 컴포넌트;

    검색의 수행을 위해 상기 질의를 포워딩하도록 동작가능한 통신 컴포넌트; 및

    상기 질의에 응답하여 바이어싱된 검색 결과를 수신하고 저장하도록 동작가능한 검색 결과 리뷰 컴포넌트

    을 포함하고, 상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 사용자와 연관되는 액세스 단말에 저장된 컨택 리스트에 기초하여 프렌드들 데이터베이스로부터 검색된 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하는, 검색 결과들 획득 장치.
37. 제36항에 있어서,

    상기 검색 개시자 컴포넌트는 추가로 상기 질의에 대응하는 프렌드들 식별을 수신하도록 동작가능하며, 상기 프렌드 식별은 상기 프렌드들 바이어스 데이터를 결정하도록 동작가능한, 검색 결과들 획득 장치.
38. 제37항에 있어서,

    상기 통신 컴포넌트는 추가로 상기 장치에 저장된 컨택 리스트로부터 프렌드 바이어스 컴포넌트로 컨택 정보를 포워딩하도록 동작가능하며, 상기 컨택 리스트는 상기 프렌드 식별을 포함하는, 검색 결과들 획득 장치.
39. 제36항에 있어서,

    사용자에게 상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 피드백을 입력하도록 촉구하고, 상기 바이어싱된 검색 결과와 연관되는 사용자 피드백을 수신하도록 동작가능한 바이어스 식별 컴포넌트를 더 포함하고, 상기 통신 컴포넌트는 추가로 상기 사용자 피드백에 기초하여 프렌드들 데이터베이스를 업데이트하기 위하여 상기 사용자 피드백을 포워딩하도록 동작가능한, 검색 결과들 획득 장치.
40. 제36항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 필터링되는 검색 결과, 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 순위 매겨지는 검색 결과, 또는 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 필터링되고 순위 매겨지는 검색 결과 중 적어도 하나를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 장치.
41. 제36항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과를 수신하는 단계는 사용자에 의하여 식별되는 프 렌드들 또는 사용자 중 적어도 하나의 활동들과 연관되는 정보에 따라 바이어싱되는 검색 결과를 수신하는 단계를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 장치.
42. 제36항에 있어서,

    상기 검색 개시자 컴포넌트는 추가로 상기 질의에 대응하는 개선 데이터를 획득하도록 동작가능하고, 상기 바이어싱된 검색 결과는 추가로 상기 개선 데이터에 기초하는 검색 결과를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 장치.
43. 제36항에 있어서,

    상기 바이어싱된 검색 결과는 추가로 상기 프렌드들 바이어스 데이터에 기초하여 정보를 포함시키는 것 또는 제외시키는 것 중 적어도 하나에 기초하는 검색 결과를 더 포함하는, 검색 결과들 획득 장치.
44. 제43항에 있어서,

    정보를 제외시키는 것에 기초하는 상기 바이어싱된 검색 결과는 추가로 상기 질의를 개시한 사용자와 협력하는 미리 결정된 사용자에게 이전에 제공된 검색 결과의 일부를 제외시키는, 검색 결과들 획득 장치.

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