KR101242917B1 - 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색 - Google Patents

다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색 Download PDF

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Abstract

검색 쿼리(search query) 및 하나 이상의 조건(criteria)에 기초하여 다수의 검색 엔진들로부터 복수의 검색 엔진들이 선택된다. 상기 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻기 위해, 상기 복수의 검색 엔진들에 하나 이상의 검색 쿼리들이 제출된다. 상기 복수의 검색 엔진들의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들이 수신된다. 상기 복수의 검색 엔진들의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들의 통합에 의해 통합된 검색 결과들이 생성된다.

Description

다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색{FEDERATED SEARCH IMPLEMENTED ACROSS MULTIPLE SEARCH ENGINES}
본 발명은 일반적으로 정보 검색에 관한 것이고, 더 구체적으로는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색에 관한 것이다.
표준 웹 및 인터넷 검색들은 전형적으로 웹을 통해 액세스 가능한 정보의 작은 부분, 아마도 약 10%를 커버한다. 이 제한에는 다양한 이유들이 있다. 한 가지 이유는 확장성(scalability)과 관계가 있다. 예를 들면, 데이터를 저장하고 인덱싱하고, 정보를 새롭고 액세스 가능하게 이용할 수 있게 유지하는 것과 관련해서 상당한 비용, 노력 및 인프라가 요구된다. 비교적 드물게 액세스되는 정보에 대해서는, 그 정보의 명백한 수요, 유용성 등에 관하여 비용이 과도한 것으로 보일 수 있다. 웹을 통해 액세스 가능할 수 있는 모든 정보에 대하여 이렇게 하는 것은 비용이 엄청나게 들 수 있다.
둘째로, 표준 웹 기반 검색 엔진들은 웹 상의 많은 정보에 액세스하지 못하게 되는데, 왜냐하면 검색을 위해 검색 엔진들에 의해 이용되는 인덱스들을 구성하는 데 도움이 되는 표준 웹 크롤러들(web crawlers)이 그 정보에 이를 수 있는 능력이 없을 수 있기 때문이다. 예를 들면, 웹 크롤러는 암호 인증 또는 다른 보안 수단과 같은 포지티브 액세스 인에이블먼트(positive access enablement)를 요구하는 데이터베이스 또는 웹사이트에 액세스하지 못할 수 있다.
마지막으로, 표준 웹 검색은 보다 인기 있는 정보의 상위 계층에 걸쳐 있는, 폭(breadth) 및 인기(popularity)에 대하여 설계된다. 어떤 점에서, 아마 대부분의 시간, 대부분의 사용자들을 만족시킬 수 있는 검색 결과들을 반환하도록 설계될지라도, 많은 웹 검색 결과들은 상당한 수의 사용자들에 대하여 관련이 없을 수 있다.
보다 관련이 있는 검색 결과들을 찾기 위해, 특정 영역들 및 주제들에 대하여 더 많이 지향되어 있는, 표준 웹 검색보다 더 특정적인, 버티컬 검색(vertical search)이 이용될 수 있다. 그러나, 버티컬 검색의 사용자들은, 다소간 개별적으로, 각 검색 엔진에 대하여 그들의 시스템을 구성한다. 검색 엔진들을 비교적 적게 선택한 경우는, 이 실시는 다소간 다루기 쉬울 수 있다. 그러나, 많은 버티컬 검색 엔진들의 경우는, 그것은 곧 비효율적이 되고 비용이 많이 들 수 있다.
전술한 내용에 기초하여, 버티컬 검색들을 보다 효율적으로 수행하는 것이 유익할 것이다.
이 섹션에서 설명된 접근법들은 추구될 수 있는 접근법들이지만, 반드시 이전에 고려된 또는 추구된 접근법들은 아니다. 그러므로, 다르게 지시되지 않는 한, 이 섹션에서 설명된 접근법들 중 어떤 것이라도 단지 그들이 이 섹션에 포함된 것에 의해 종래 기술로서의 자격을 얻는다고 가정되지 않아야 한다.
실시예에 따르면, 검색 쿼리에 기초하여 버티컬 검색 엔진들의 세트가 선택된다. 쿼리에 보다 관련이 있는 검색 결과들을 제공할 것 같은 버티컬 검색 엔진들이 그 세트에 대하여 선택된다. 예를 들면, 쿼리는 "돼지고기 조리법(pork recipe)"을 요청할 수 있다. 쿼리 내의 이들 검색 용어들의 포함에 기초하여, 조리법들에 대한 버티컬 검색 엔진들이 선택된다.
따라서 다수의 검색 엔진들이 그에 의한 쿼리들의 실행을 위해 보다 적은 사용자 구성으로 버티컬 검색들을 수행할 때 액세스된다. 또한, 효율적이고 비용 효과적인 버티컬 검색 쿼리들이 다수의 전문화된 검색 엔진들에 걸쳐서 실행되고 선택적으로 실행된다.
검색 쿼리가 제출되는 각 선택된 쿼리 엔진에 대하여, 검색 결과들이 수신된다. 복수의 검색 엔진들의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 특정 검색 결과들의 통합에 의해 통합된 검색 결과들이 생성된다.
실시예에서, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐 있는 쿼리들로부터의 결과들의 통합은, 버티컬 검색 사용자의 선호에 따라 변화될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 다수의 검색 엔진들로부터의 조합된 검색 결과들의 단일 목록을 제공받는 것을 선호할 수 있다. 이것은 쿼리들을 실행하는 검색 엔진 시스템에 의해 가장 관련이 있는 것으로 생각되는 결과들을 최종 사용자들에게 제공한다. 사용자는, 그에 더하여 또는 그의 대안으로, 검색 엔진들 선택된 검색 엔진들의 각 검색 엔진으로부터의 결과들을 제공받기를 선호할 수 있다. 이 경우, 사용자는 검색 엔진 시스템에 의해 가장 관련 있는 검색 엔진들이라고 생각되는 검색 엔진들로부터의 결과들을 제공받는다. 따라서, 특정 영역에 제한될, 추가의 쿼리들을 발행할 때의 버티컬 검색 사용자의 의향은, 관련 있을 것 같은 결과들을 제공받을 수 있다. 따라서 본 명세서에 설명된 실시예들은 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하고 추가의, 보다 영역 특정적인 검색을 위해 관련 검색 엔진들뿐만 아니라 관련 검색 결과들을 검색 사용자들에게 제공한다.
본 발명은 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색에 관한 것이다.
본 발명은 첨부 도면들에서 제한으로서가 아니라 예로서 예시되고, 첨부 도면들에서 같은 참조 번호들을 유사한 엘리먼트들을 나타낸다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 예시의 프로세스를 도시하는 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 예시의 시스템을 도시하는 도면.
도 3a는 본 발명의 실시예에 따른 예시의 검색 결과 프리젠테이션들을 도시하는 도면.
도 3b, 3c 및 3d는 본 발명의 실시예에 따른 예시의 스크린샷들을 도시하는 도면.
도 4는 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 예시의 컴퓨터 플랫폼을 도시하는 도면.
도 5는 실시예에 따른 다수의 검색 엔진들로부터의 결과들을 통합하기 위한 예시의 프로세스를 도시하는 도면.
본 명세서에서는 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 구현되는 연합 검색들에 관한 예시의 실시예들이 설명된다. 다음의 설명에서는, 설명을 목적으로, 본 발명의 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 상세들이 설명된다. 그러나, 본 발명이 이들 특정 상세들 없이 실시될 수도 있다는 것은 명백할 것이다. 다른 경우에, 잘 알려진 구조들 및 장치들은, 본 발명을 불필요하게 불명료하게 하는 것을 피하기 위해 철저한 취급 없이 언급된다.
개관
실시예에 따르면, 검색 쿼리에 기초하여 버티컬 검색 엔진들의 세트가 선택된다. 쿼리에 보다 관련이 있는 검색 결과들을 제공할 것 같은 버티컬 검색 엔진들이 그 세트에 대하여 선택된다. 예를 들면, 쿼리는 "돼지고기 조리법(pork recipe)"을 요청할 수 있다. 쿼리 내의 이들 검색 용어들의 포함에 기초하여, 조리법들에 대한 버티컬 검색 엔진들이 선택된다.
따라서 다수의 검색 엔진들이 그에 의한 쿼리들의 실행을 위해 보다 적은 사용자 구성으로 버티컬 검색들을 수행할 때 액세스된다. 또한, 효율적이고 비용 효과적인 버티컬 검색 쿼리들이 다수의 전문화된 검색 엔진들에 걸쳐서 실행되고 선택적으로 실행된다.
검색 쿼리가 제출되는 각 선택된 쿼리 엔진에 대하여, 검색 결과들이 수신된다. 복수의 검색 엔진들의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 특정 검색 결과들의 통합에 의해 통합된 검색 결과들이 생성된다.
실시예에서, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐 있는 쿼리들로부터의 결과들의 통합은, 버티컬 검색 사용자의 선호에 따라 변화될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 다수의 검색 엔진들로부터의 조합된 검색 결과들의 단일 목록을 제공받는 것을 선호할 수 있다. 이것은 쿼리들을 실행하는 검색 엔진 시스템에 의해 가장 관련이 있는 것으로 생각되는 결과들을 최종 사용자들에게 제공한다. 사용자는, 그에 더하여 또는 그의 대안으로, 검색 엔진들 선택된 검색 엔진들의 각 검색 엔진으로부터의 결과들을 제공받기를 선호할 수 있다. 이 경우, 사용자는 검색 엔진 시스템에 의해 가장 관련 있는 검색 엔진들이라고 생각되는 검색 엔진들로부터의 결과들을 제공받는다. 따라서, 특정 영역에 제한될, 추가의 쿼리들을 발행할 때의 버티컬 검색 사용자의 의향은, 관련 있을 것 같은 결과들을 제공받을 수 있다. 따라서 본 명세서에 설명된 실시예들은 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하고 추가의, 보다 영역 특정적인 검색을 위해 관련 검색 엔진들뿐만 아니라 관련 검색 결과들을 검색 사용자들에게 제공한다.
표시법 및 명명
본 명세서에서 사용되는 용어들 및 구들 중 일부는, 구체적으로 다르게 진술되지 않는 한, 이 섹션에서 설명된 것과 같은 의미들을 갖는다.
검색 엔진은 정보 리소스들의 세트를 검색하기 위해 구성된 소프트웨어(실행가능한 명령들 및 데이터)이다. 검색 엔진을 실행하는 컴퓨터는 그 검색 엔진에 제출되는 검색 쿼리들에 대한 검색 결과들을 생성한다.
검색 엔진들은 종종, 본 명세서에서 검색 엔진 서버들이라고 칭해지는, 서버들 상에서 실행된다. 서버는 통합된 소프트웨어 컴포넌트들(데이터를 포함함) 및 그 통합된 소프트웨어 컴포넌트들을 실행하기 위한 컴퓨터 상의 메모리, 노드, 및 프로세스들과 같은, 계산 리소스들의 할당의 조합이고, 그 소프트웨어 및 계산 리소스들의 조합은 특정 기능에 전용된다. 검색 엔진 서버의 경우, 그 서버는 정보 리소스들의 세트에 대한 검색에 전용된다.
검색 엔진들은 인터넷, 월드 와이드 웹(www, Web, WWW 등) 및 다른 큰 인터네트워크 및 정보 리소스 웹들 상에서 널리 이용된다. 종종, 검색 엔진들은, 링크들(http://search.yahoo.com/) 및 (http://www.google.com/)에서 각각 액세스될 수 있는, YahooTM 및 GoogleTM 웹 페이지들에서 이용 가능하게 되는 것들과 같은, 웹 사이트들로서의 서버들 상에서 공개적으로 액세스 가능하다.
검색 엔진들에 의해 검색되는 정보 리소스들의 세트는 본 명세서에서 문서들이라고 칭해진다. 문서는 검색 엔진 인덱스들에 의해 인덱싱될 수 있는 임의의 정보 단위이다. 검색 엔진 인덱스들은 아래 설명된다. 종종 문서는 일반 텍스트 또는 서식 있는 텍스트, 인라인 그래픽, 및 다른 멀티미디어 데이터, 및 다른 문서들에의 하이퍼링크들을 포함할 수 있는 파일이다. 문서들은 정적일 수 있고 또는 동적으로 생성될 수 있다.
검색 엔진들은 정보를 검색하기 위해, 본 명세서에서 단순히 인덱스라고도 칭해지는 검색 엔진 인덱스(즉, 하나 또는 그 이상)를 이용한다. 검색 엔진 인덱스들은, 인간의 관찰을 반영하기 위해, 다소간 수동으로 콘텐츠가 인덱싱되는, 디렉토리들일 수 있다. 더 구체적으로, 검색 엔진 인덱스들은 본 명세서에서 크롤러들이라고 칭해지는 프로세스들에 의해 자동으로 생성 및 유지된다. 크롤러들은 크롤러들이 검색하도록 구성되어 있는 로케이션들에서 그들이 찾아낼 수 있는 만큼 많은 문서들을 찾으면서, 본질적으로 연속적으로, 인터넷 상에서 정보를 탐색한다. 크롤러들은 하나의 문서에서 다른 문서로 링크들을 따라갈 수 있다. 크롤러는 웹 리소스(예를 들면, 페이지)를 검색(예를 들면, 페치, 다운로드)하고, 그 페이지 또는 다른 리소스의 원본 형태(orginal form)를 저장하고, 다른 리소스들, 페이지들 등에의 링크들을 식별 및 추출할 수 있다. 이것은 또한 이들 리소스들, 페이지들이 차후에 검색되게 한다. 크롤링된(crawled) 페이지 또는 다른 리소스를 검색하면, 그 크롤링된 리소스들/페이지들로부터 정보의 다른 형태들이 추출될 수 있다.
크롤러에 의해 검색된 리소스들/페이지들로부터 추출된 콘텐츠는 그 후 인덱싱될 수 있다. 그 리소소들/페이지들의 콘텐츠는 검색 인덱스로 인덱싱되고(예를 들면, 의미적으로(semantically), 개념적으로, 등) 통상적으로 아주 큰 사이즈의 데이터베이스들에 요약된다. 검색 쿼리에 응답하여 실제로 검색되는 것은 이들 인덱스들 및 데이터베이스들이다. 따라서 일반적으로, 크롤러들은, 인덱스들을 구성하는 인덱싱 프로세스들에 의해 소비되는, 콘텐츠를 획득한다.
하나의 구성에서 검색 엔진을 위한 소프트웨어는 리소스들의 하나의 세트를 검색하도록 구성될 수 있고 다른 구성에서는 리소스들의 다른 세트를 검색하도록 구성될 수 있다. 각각의 그러한 구성은 상이한 검색 엔진으로 간주된다.
버티컬 검색 엔진들은 특정 영역 또는 특정 주제에 제한되는 문서들을 인덱싱하는 인덱스들을 사용하는 엔진들이다. 버티컬 엔진들은 이런 식으로, 예를 들면, 특정 로케이션들을 검색하도록 크롤러를 구성함으로써 제한될 수 있다. 예를 들면, 조리법에 대한 버티컬 검색 엔진을 위한 크롤러는 조리법 문서들을 유지하는 것으로 알려진 사이트들 및/또는 로케이션들을 검색하도록 구성될 수 있다.
검색 엔진에 의해 생성된 검색 결과는 문서들의 목록을 포함하고 문서에 관한 요약 정보를 포함할 수 있다. 문서들의 목록은 순서화(order)될 수 있다. 문서들의 목록을 순서화하기 위해, 검색 엔진은 목록 내의 각 문서에 랭크(rank)를 할당할 수 있다. 목록이 랭크에 의해 순서화될 때, 상대적으로 더 높은 랭크를 갖는 문서는 상대적으로 더 낮은 랭크를 갖는 문서보다 목록의 머리 부분에 더 가까이 배치될 수 있다. 검색 엔진은 검색 쿼리와의 관련성(relevance)에 따라 문서를 랭킹할 수 있다. 관련성은 문서의 주제가 검색 쿼리 용어들과 얼마나 밀접하게 부합하는지의 척도이다.
예시적인 실시예
도 1은 실시예에 따른 예시의 프로세스(100)를 도시한다. 프로세스(100)는 검색 쿼리 및 적어도 하나의 조건(criterion)에 기초하여, 다수의 검색 엔진들로부터 복수의 검색 엔진을 선택하는 것에서 시작한다. 검색 결과들을 얻기 위해 그 복수의 검색 엔진들에 하나 이상의 검색 쿼리들이 제출된다(102). 각 검색 엔진에 대하여, 각 검색 엔진에 제출된 각 쿼리에 대한 특정 검색 결과들이 수신된다(103). 검색 엔진들 각각으로부터의 이 결과들은 통합된 검색 결과들을 생성하도록 통합된다(104).
도 2는 실시예에 따른 예시의 시스템(200)을 도시한다. 검색 연합기(search federator)(201)가 사용자 쿼리를 수신한다. 연합기(201)와 같은 연합기는 소프트웨어를 실행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로세스들을 포함하고, 여기서 소프트웨어는 컴퓨터 프로세스로 하여금 검색 쿼리를 수신하고, 그 검색 쿼리에 기초하여 하나 이상의 검색 엔진들을 선택하고, 그 선택된 검색 엔진들에 검색 쿼리를 송신하게 한다. 연합기는 또한 검색 쿼리에 응답하여 다수의 검색 엔진들로부터 반환되는 결과들을 통합할 수 있다. 연합기는 검색 엔진의 통합된 컴포넌트일 수 있고, 여기서 검색 엔진에 할당된 하나 이상의 프로세스들도 연합기를 실행한다.
검색 쿼리들을 제출할 검색 엔진들을 선택하기 위해, 연합기(201)는 그 선택을 하는 데 이용될 수 있는 정보를 필요로 한다. 실시예에서, 연합기(201)는 검색 메타데이터 엔진(205)에 검색 메타데이터 쿼리를 제출함으로써 그러한 정보를 획득한다.
검색 메타데이터 엔진은 정보 리소스들의 세트가 다른 검색 엔진들에 관한 정보인 검색 엔진이다. 이 정보는 검색 엔진들 및/또는 검색 엔진 인덱스들을 기술하는 정보인 검색 엔진 메타데이터를 포함한다. 메타데이터는 검색 엔진에 관련된 주제들의 설명자(descriptor)들 및 그 관련 주제들과 관련된 키워드들을 포함할 수 있다. 반환된 결과들은 하나 이상의 검색 엔진들, 예를 들면, 웹 사이트, 및/또는 검색 엔진 인덱스의 ID(identity)를 식별한다.
검색 엔진 메타데이터(205)에 제출되는 쿼리는 본 명세서에서 검색 메타데이터 쿼리라고 칭해진다. 실시예에서, 검색 메타데이터 쿼리는 사용자 쿼리 내의 용어들을 포함하는, 사용자의 쿼리에 기초하여 생성된다. 하나의 구현에서는, 변환 프로세스가 본질적으로 사용자 쿼리를 다른 검색 엔진들을 쿼리하기에 적당한 다른 쿼리로 변환한다. 검색 엔진 메타데이터(205)에 의해 반환된 결과들은 사용자 쿼리와의 관련성에 기초하여 랭킹될 수 있다.
검색 엔진 메타데이터(205)로부터 반환된 결과들에 기초하여, 연합기(201)는 다수의 검색 엔진들(211 및 212-299) 중에서 그것에 검색 쿼리들을 발행할 검색 엔진들을 선택하고 그 후 쿼리들을 그 선택된 검색 엔진들에 발행한다. 그 선택은 검색 엔진 서버(예를 들면, 웹 사이트)에 의해 호스팅되는 검색 엔진과 같은, 특정 검색 엔진 서버의 선택일 수 있고, 또는 검색 엔진 인덱스일 수 있다. 후자의 경우에, 연합기(201)는 그 검색 인덱스에 대하여 구성된 검색 엔진에 쿼리를 제출함으로써 선택된 검색 엔진에 쿼리를 제출한다.
그 후 선택된 검색 엔진들 각각으로부터 검색 결과들이 반환된다. 반환된 결과들은 그 후 연합기(201)에 의해 통합되고 랭킹된다. 랭킹은 각종의 기법들에 기초하여, 예를 들면, URL(uniform resource locators)과 같은 문서 식별자들의 빈도(frequency)들을 이용하여 이루어질 수 있다. 또한, 실시예에서, 각 검색 엔진에 대하여 랭크들이 산출되고; 그 랭크들은 모든 선택된 검색 엔진들로부터의 검색 결과들을 어떻게 통합할지를 결정하기 위해 이용된다. 검색 엔진 랭크들은 [이후 결정될 날짜]에 출원되고 본 출원의 양수인에게 양도된, 라이언 수(Ryan Sue)에 의한, "Ranking Documents"라는 명칭의, 공동 계류중인 미국 특허 출원, 일련 번호(이후 결정 예정)에서 설명된 방법에 따라 산출될 수 있고, 그 출원은 마치 본 명세서에 완전히 설명된 것처럼 그 전체가 참조에 의해 통합된다. 하나의 구현에서, 검색 엔진 랭크들은 이하에서 도 5를 참조하여 설명된 바와 같이 산출된다.
실시예에서, 검색 메타데이터 엔진(205)의 사용과 관련될 수 있는 수행 비용 또는 기타 비용들은 단순히 그것을 사용하지 않음으로써 회피될 수 있다. 대신에, 검색 쿼리는 단순히 다수의 검색 엔진들의 세트 모두에 제출된다. 그러나, 이러한 조치에 의해 실현되는 수행 절약도 다수의 검색 엔진들 모두에 대하여 최종 사용자 쿼리를 실행해야 하는 추가의 비용을 가지며, 여기서 다수의 검색 엔진들 중 일부는 최종 사용자의 쿼리와의 관련성이 없는 콘텐츠 또는 다른 결과들을 반환할 수 있다.
예시의 검색 결과 프리젠테이션
검색 연합기(201)가 검색 메타데이터 엔진(205)에 "chicken"에 대한 검색 메타데이터 쿼리를 발행하는 경우, 검색 메타데이터 엔진(205)은 "chicken"에 대한 최종 사용자 쿼리에 관련된 검색 엔진들을 식별하는 검색 엔진 결과들을 반환한다.
검색 연합기(201)는 메타데이터 엔진(205)에 의해 반환된 관련 검색 엔진들에 대하여 "chicken" 쿼리를 발행한다. 관련 검색 엔진들 "1" 및 "2"로부터 반환된 검색 결과들은 최종 사용자에게 프리젠테이션하기 위한 검색 결과들의 세트로 통합된다. 모든 관련 검색 엔진들로부터 통합된, 검색 결과들은 몇 가지 방법들 중 하나 이상의 방법으로 최종 사용자에게 제공될 수 있다.
도 3a는 실시예에 따른 반환된 검색 결과들(300)의 예를 도시한다. 사용자 선호에 응답하여, 실시예에 따른 사용자 쿼리의 실행시에 결과 프리젠테이션(311), 결과 프리젠테이션(312) 또는 양쪽 모두가 사용자에게 제공될 수 있다. 사용자의 쿼리에 응답하여 관련 검색 엔진들 "1" 및 "2"에 의해 다수(예를 들면, 10개)의 결과들이 반환된다. 다른 수의 검색 엔진들이 관련될 수 있고 임의의 수의 결과들이 반환될 수 있다는 것을 인식해야 한다.
결과 프리젠테이션(311)은 사용자의 쿼리와의 관련성에 따라 랭킹된 다수의 검색 엔진들로부터의 혼합된 결과들을 단일 목록으로서 제공한다. 따라서, 실시예는 시스템(200)(도 2)과 가장 관련 있는 것으로 생각되는 결과들을 사용자에게 제공한다. 결과 프리젠테이션(312)은 다수의 검색 엔진들의 선택의 각각에 의해 그룹화된 결과들을 제공한다. 이러한 포맷으로, 사용자는 어느 검색 엔진이 쿼리 또는 사용자의 희망에 가장 관련 있는 결과들을 제공하는지를 시각적으로 더 잘 관찰 및 식별할 수 있다.
도 3b는 관련 검색 엔진들에 걸쳐서 통합되는, 검색 결과들(311B)의 예시의 스크린샷을 도시한다. 하나의 구현에서, 관련 검색 엔진들에 걸쳐서 통합되는 검색 결과들은 그 결과들의 다소간 "표준" 뷰("standard" view)를 포함할 수 있고, 이것은 사용자의 선호에 따라 변경될 수 있다.
도 3c는 어느 검색 엔진이 검색 결과들의 각 컬렉션을 반환했는지에 따라서 그룹화되는 검색 결과들(312c)의 예시의 스크린샷을 도시한다. 하나의 구현에서, 어느 검색 엔진이 검색 결과들의 각 컬렉션을 반환했는지에 따라서 그룹화되는 검색 결과들은 그 결과들의 다소간 답사의(exploratory), 예를 들면 "답사" 뷰("exploration" view)를 포함할 수 있고, 이것은 사용자의 선호에 따라 변경될 수 있다.
도 3d는, 예를 들면, 답사 스크린샷(예를 들면, 검색 결과들(312C); 도 3c), 통합된 결과들의 단일 목록(예를 들면, 검색 결과들(311B); 도 3b) 또는 양쪽 중 하나 이상을 고려한 후에, 사용자에 의해 선택, 지정될 수 있는 것과 같은, 단일 검색 엔진으로부터의 결과들을 포함하는, 검색 결과들(313D)의 예시의 스크린샷을 도시한다. 하나의 구현에서, 검색 결과들은 사용자가 (예를 들면 사용자의 관점에서) 특정 검색 엔진이 가장 관련 있는 결과들을 반환한다는 것을 발견하는(예를 들면, 이전의 수행 및/또는 다른 검색 결과 그룹들의 고려로부터) 즉시 단일 검색 엔진으로부터 추구될 수 있다. 결과들을 제공하도록 선택되는 검색 엔진은 사용자의 선호에 따라 변경 가능하다.
예시의 하드웨어 개관
도 4는 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 예시의 컴퓨터 시스템(400)을 도시한다. 컴퓨터 시스템(400)은 정보를 전달하기 위한 버스(402) 또는 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 처리하기 위해 버스(402)와 연결된 프로세서(404)를 포함한다. 컴퓨터 시스템(400)은 또한 프로세서(404)에 의해 실행될 정보 및 명령들을 저장하기 위해 버스(402)에 연결된, RAM(random access memory) 또는 다른 다이내믹 저장 장치와 같은, 메인 메모리(406)를 포함한다. 메인 메모리(406)는 또한 프로세서(404)에 의해 실행될 명령들의 실행 중에 임시 변수들 또는 다른 중간 정보를 저장하기 위해 이용될 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 프로세서(404)를 위한 정적인 정보 및 명령들을 저장하기 위해 버스(402)에 연결된 ROM(read only memory)(408) 및 다른 스태틱 저장 장치를 더 포함한다. 정보 및 명령들을 저장하기 위해, 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 저장 장치(410)가 제공되어 버스(402)에 연결된다.
컴퓨터 시스템(400)은 컴퓨터 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한, LCD(liquid crystal display), CRT(cathode ray tube) 등과 같은, 디스플레이(412)에 버스(402)를 통해 연결될 수 있다. 정보 및 명령 선택들을 프로세서(404)에 전달하기 위해 영숫자 및 기타 키들을 포함하는 입력 장치(414)가 버스(402)에 연결된다. 다른 유형의 사용자 입력 장치는 방향 정보 및 명령 선택들을 프로세서(404)에 전달하고 디스플레이(412) 상의 커서 움직임을 제어하기 위한, 마우스, 트랙볼, 또는 커서 방향 키들과 같은, 커서 컨트롤(416)이다. 이 입력 장치는 통상적으로 그 장치가 평면 내의 위치들을 지정할 수 있게 하는, 2개의 축, 즉 제1 축(예를 들면, x) 및 제2 축(예를 들면, y)으로 2개의 자유도를 갖는다. 본 발명의 예시의 실시예들은 소스 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들에 행해진 변경들을 스탠바이 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들의 레플리카(replica)들에 복제하기 위해 컴퓨터 시스템(400)을 사용하는 것에 관련된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 소스 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들에 행해진 변경들을 스탠바이 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들의 레플리카들에 복제하는 것은 프로세서(404)가 메인 메모리(406)에 포함된 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스를 실행하는 것에 응답하여 컴퓨터 시스템(400)의 하나 이상의 인스턴스들에 의해 제공된다. 그러한 명령들은 저장 장치(410)와 같은 다른 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 메인 메모리(406) 내로 판독될 수 있다. 메인 메모리(406)에 포함된 명령들의 시퀀스들의 실행은 프로세서(404)로 하여금 본 명세서에 설명된 프로세스 단계들을 수행하게 한다. 메인 메모리(406)에 포함된 명령들의 시퀀스들을 실행하기 위해 멀티-프로세싱 구성의 하나 이상의 프로세서들이 채용될 수도 있다. 대안적인 실시예들에서는, 본 발명을 구현하기 위해 소프트웨어 명령들 대신에 또는 소프트웨어 명령들과 공동으로 하드-와이어드 회로(hard-wired circuitry)가 이용될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 하드웨어 회로와 소프트웨어의 임의의 특정 조합에 제한되지 않는다.
본 명세서에서 사용되는 "컴퓨터 판독가능한 매체"라는 용어는, 실행을 위해 프로세서(404)에 명령들을 제공하는 데 관여하는 임의의 매체를 지칭한다. 그러한 매체는, 비휘발성 매체, 휘발성 매체, 및 전송 매체를 포함하지만 그것에 제한되지 않는 다수의 형태들을 취할 수 있다. 비휘발성 매체는, 예를 들면, 저장 장치(406)와 같은, 광학 또는 자기 디스크를 포함한다. 휘발성 매체는 메인 메모리(410)와 같은 다이내믹 메모리를 포함한다. 전송 매체는 버스(402)를 포함하는 와이어들을 포함하여, 동축 케이블, 구리 와이어 및 광섬유를 포함한다. 전송 매체는 또한 무선파 및 적외선 데이터 통신 중에 생성되는 것들과 같은, 음파 또는 광파의 형태를 취할 수 있다.
컴퓨터 판독가능한 매체의 일반적인 형태들은, 예를 들면, 플로피 디스크, 플렉시블 디스크, 하드 디스크, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 매체, CD-ROM, 임의의 다른 광학 매체, 펀치 카드, 종이 테이프, 구멍들의 패턴을 갖는 임의의 다른 레거시 또는 다른 물리적 매체 및 다른 컴퓨터 판독가능한 매체, RAM, PROM, 및 EPROM, FLASH-EPROM, 임의의 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 후술되는 반송파(carrier wave), 또는 그로부터 컴퓨터가 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다.
컴퓨터 판독가능한 매체의 다양한 형태들이 실행을 위해 하나 이상의 명령들의 하나 이상의 시퀀스들을 프로세서(404)에 운반하는 데에 관련될 수 있다. 예를 들면, 명령들은 처음에는 원격 컴퓨터의 자기 디스크 상에 저장될 수 있다. 원격 컴퓨터는 그 명령들을 그의 다이내믹 메모리에 로딩하고 그 명령들을 모뎀을 이용하여 전화 회선을 통해 송신할 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)에 로컬인 모뎀은 전화 회선 상의 데이터를 수신하고 적외선 송신기를 이용하여 그 데이터를 적외선 신호로 변환할 수 있다. 버스(402)에 연결된 적외선 검출기가 적외선 신호에서 운반되는 데이터를 수신하고 그 데이터를 버스(402)에 올려놓는다. 버스(402)는 그 데이터를 메인 메모리(406)에 운반하고, 그 메인 메모리로부터 프로세서(404)는 명령들을 검색하여 실행한다. 메인 메모리(406)에 의해 수신된 명령들은 프로세서(404)에 의한 실행 전에 또는 후에 옵션으로 저장 장치(410) 상에 저장될 수 있다.
컴퓨터 시스템(400)은 또한 버스(402)에 연결된 통신 인터페이스(418)를 포함한다. 통신 인터페이스(418)는 로컬 네트워트(422)에 접속되는 네트워크 링크(420)에 결합하는 양방향 데이터 통신을 제공한다. 예를 들면, 통신 인터페이스(418)는 대응하는 유형의 전화 회선에 데이터 통신 접속을 제공하는 ISDN(integrated services digital network) 카드, 케이블 또는 DSL(digital subscriber line) 모뎀 또는 다른 모뎀일 수 있다. 다른 예로서, 통신 인터페이스(418)는 호환 가능한 LAN(local area network)에 데이터 통신 접속을 제공하는 LAN 카드일 수 있다. 무선 링크들이 구현될 수도 있다. 임의의 그러한 구현에서, 통신 인터페이스(418)는 다양한 유형의 정보를 나타내는 디지털 데이터 스트림들을 운반하는 전기, 전자기 또는 광 신호들을 송신 및 수신한다.
네트워크 링크(420)는 통상적으로 하나 이상의 네트워크를 통해 다른 데이터 장치들에 데이터 통신을 제공한다. 예를 들면, 네트워크 링크(420)는 로컬 네트워크(422)를 통한 접속을 호스트 컴퓨터(424)에 또는 ISP(Internet Service Provider)(426)에 의해 조작되는 데이터 장비에 제공할 수 있다. ISP(426)는 현재 "인터넷"(428)이라고 일반적으로 칭해지는 세계적인 패킷 데이터 통신 네트워크를 통해 데이터 통신 서비스를 제공한다. 로컬 네트워크(422) 및 인터넷(428)은 둘 다 디지털 데이터 스트림들을 운반하는 전기, 전자기 또는 광 신호들을 이용한다. 다양한 네트워크들을 통한 신호들 및 컴퓨터 시스템(400)에 및 컴퓨터 시스템(400)으로부터 디지털 데이터를 운반하는, 통신 인터페이스(418)를 통한 및 네트워크 링크(420) 상의 신호들은 정보를 전송하는 반송파들의 예시적인 형태들이다.
컴퓨터 시스템(400)은 네트워크(들), 네트워크 링크(420) 및 통신 인터페이스(418)를 통해, 메시지를 송신하고 프로그램 코드를 포함하는 데이터를 수신할 수 있다. 인터넷 예에서, 서버(430)는 인터넷(428), ISP(426), 로컬 네트워크(422) 및 통신 인터페이스(418)를 통해 애플리케이션 프로그램에 대한 요청된 코드를 송신할 수 있다. 본 발명에 따르면, 하나의 그러한 다운로드된 애플리케이션은, 본 명세서에 설명된 바와 같이, 소스 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들에 행해진 변경들을 스탠바이 데이터베이스 시스템에서의 데이터 블록들의 레플리카들에 복제하는 것을 가능케 한다.
수신된 코드는 그것이 수신될 때 프로세서(404)에 의해 실행되고, 및/또는 나중의 실행을 위해 저장 장치(410), 또는 다른 비휘발성 저장 장치에 저장될 수 있다. 이런 식으로, 컴퓨터 시스템(400)은 반송파의 형태로 애플리케이션 코드를 획득할 수 있다.
다수의 검색 엔진들로부터의 결과들의 예시의 통합
도 5는 실시예에 따른 다수의 검색 엔진들로부터의 결과들을 통합하기 위한 예시의 프로세스(500)를 도시한다. 프로세서(500)는 복수의 문서들을 랭킹하는(501) 것에서 시작하고, 각 문서는 URL(Uniform Resource Locator)과 관련된다. 문서들은 복수의 검색 엔진들의 각 검색 엔진에 의해 계산되는 쿼리의 결과로서 반환된다. 복수의 문서들의 문서들 중 적어도 하나는 각 검색 엔진으로부터 쿼리의 결과로서 반환된다.
복수의 문서들 중의 문서와 관련된 각 URL에 대하여, 그 URL의 빈도가 결정된다(502). 전술한 랭킹(블록 501)은 하나 이상의 팩터(factor)들에 기초하여 복수의 문서들을 랭킹하는 것을 포함한다. 이들 팩터들은 복수의 문서들과 관련된 각 URL에 대하여 결정된 빈도에 기초한다.
실시예에서, URL 빈도 결정(502)을 행하기 위해 복수(예를 들면, 세트)의 검색 엔진들 'S'에 걸쳐서 실행되는 쿼리에 응답하여 반환되는 복수의 문서 중의 문서 'i'와 관련된 각 URL 'u'의 빈도 furl(ui, S)가 산출된다. 실시예에서, URL의 빈도는 아래 수학식 1에 따라 산출된다:
Figure 112011093550974-pat00001
여기서 furl은 URL 빈도이고,
Figure 112011093550974-pat00002
는 쿼리가 실행되는 검색 엔진들의 총수이고
Figure 112011093550974-pat00003
는 URL, ui를 포함하는 결과들을 반환하는 검색 엔진들의 총수이다.
실시예에서, 문서의 랭킹은 검색 엔진 결과들의 세트에 걸쳐서 그의 희귀성(rarity)(예를 들면, 다른 URL들의 빈도에 관하여)에 따라 측정된다. 검색 엔진들로부터 반환된 검색 결과들에서 문서의 희귀성은 사실상 그 문서가 얼마나 흥미 있는지의 메트릭(metric)을 포함한다. 따라서 문서의 랭킹은 실시예에서 반전된 URL 빈도(inverted URL frequency)에 대응한다. 따라서 그러한 실시예에 따라 수행된 검색들은, 통상적으로 다른 검색 엔진들에 의해 무시되는, 보다 고도로 전문화되고, 모호한, 문서들을 반환할 수 있다. 따라서 그러한 검색들의 결과들은, 일반화된, 예를 들면, 비전문화된 검색들이 반환할 것 같지 않은, 결과들을 반환할 것이다.
예를 들면, 일반화된 웹 검색들은 통상적으로 일반적으로 액세스되는 문서들을 반환하고 그 문서들에 대하여 비교적 높은 관련성 랭킹들을 가지고 그렇게 한다. 또한, 표준 웹 검색이 어떻게든 해서 비교적 희귀한 문서를 반환한다면, 그것의 희귀성은 아마 그것에 비교적 낮은 관련성 랭크를 부여할 것이다. 낮은 관련성 랭크는 그 문서를 검색 결과들 내에 "묻을"(bury) 것이고, 거기서 그것은 다수의 다른 검색 결과들 때문에 모호하게 될 수 있다. 이것은 본질적으로 사용자에게 검색 결과들의 페이지들 내에서 그것을 찾아 헤매도록 강제할 수 있고, 이는 지루하고 비효율적일 수 있다.
검색 결과들 내의 문서의 랭킹이 그것의 상대적인 희귀성에 기초하는 실시예에서, 쿼리에 대하여 반환된 랭킹은 아래 수학식 2에 따라 산출되는, 정규화된 랭크(normalized rank)(Rnormalized)와 URL ui의 빈도 furl의 역수의 함수 f이다:
Figure 112011093550974-pat00004
여기서 정규화된 랭크(Rnormalized)는 세트 S의 검색 엔진들에 대한 본래의 랭크들(native ranks)을 조합하는 것에 관련되는 모든 다른 산출들을 나타낸다. 실시예에서, 문서의 랭크와 관련된 다른 산출들은, 검색 엔진들에 걸쳐서의 중복 결과들(duplicate results), 클릭률(click through rates), 및 사용자 평가(user ratings)의 처리를 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
실시예들은 검색 엔진 결과들의 세트에 걸쳐서 그 희귀성에 따라 문서를 랭킹하는 것에 제한되지 않는다. 예를 들면, 실시예에서, 문서의 관련성은 그 문서가 검색 엔진 결과들의 세트에 걸쳐서 얼마나 일반적인지에 따라 측정되고, 그것은 URL과 관련된 비반전된 빈도(non-inverted frequency)의 함수일 수 있다. 따라서 그러한 실시예에 따라 수행된 검색들은 다른 검색자들, 검색 엔진 창작자들, 관리자들 및 다른 관여자들(예를 들면, 버티컬 검색에서)의 공통의 의견, 합의 등을 반영하는 검색 결과들을 반환할 수 있다.
이전의 사용자들에 의해 커스터마이즈(customize)된 버티컬 검색들과 같은 보다 전문화된 검색들의 결과들이 이용될 수도 있다. 이것은 그러한 실시예에 따라 수행된 검색들에 대하여 얻어진 결과들이 유용하거나 인기 있는 것으로 입증된 검색 결과들을 반영하고, 따라서 다른 사람들의 의견들, 교훈 및 경험을 이용하고, 집단적인 지식 및 지혜와 같은 유용한 사회적 요인들(social factors)을 통합하고, 따라서 검색 엔진 사용에 있어서의 효율 및 경제성을 증진하게 할 수 있다.
그 문서가 검색 엔진 결과들의 세트에 걸쳐서 얼마나 일반적으로 나타나는지에 따라서 문서 관련성이 측정되는 실시예에서, 쿼리에 대하여 반환된 검색 결과들에서의 문서의 전체 랭킹(Roverall)은, 아래 수학식 3에 따라 산출되는, 정규화된 랭크(Rnormalized)와 URL ui의 비반전된 빈도 furl의 함수 f이다:
Figure 112011093550974-pat00005
여기서 정규화된 랭크(Rnormalized)는 세트 S의 검색 엔진들에 대한 본래의 랭크들을 조합하는 것에 관련되는 모든 다른 산출들을 나타낸다. 실시예에서, 정규화된 랭크와 관련된 다른 산출들은 검색 엔진들에 걸친 중복 결과들(duplicate results), 클릭률(click through rates), 및 사용자 평가(user ratings)의 처리를 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
실시예에서 빈도들의 목록을 정렬하는 것과 같은 전체 랭킹 함수의 단순한 구현에 기초하여, 각 URL에 대한 전체 랭크들이 할당된다(503).
예를 들면, 3개의 개별 검색 엔진들 1, 2 및 3에 대하여 실행되는 예시의 쿼리에 대하여 반환된 결과들, 예를 들면, URL들이 아래 표 1에 나타내어져 있다.
Figure 112011093550974-pat00006
쿼리에 응답하여 반환된 각 URL에 대한 빈도들이, 예를 들면 상기 수학식 1을 이용하여 산출된다(502). 예시의 빈도들의 목록이 아래 표 2에 나타내어져 있다.
Figure 112011093550974-pat00007
각 URL에 대한 전체 랭크들을 할당(503)하기 위해, 빈도들의 목록이 정렬된다. 정렬될 때, 표 2에 나타내어진 예시의 빈도들은 아래 표 3에 나타내진 바와 같이 랭킹된다. 랭킹들은 상기 수학식 2 및/또는 수학식 3에 의해, 또는 다른 랭킹 모델에 따라 결정될 수 있다.
Figure 112011093550974-pat00008
이들 랭킹들은, 예를 들면, 사용자에게 및/또는 추가의 처리를 위해 프리젠테이션 가능하다.
실시예에서 URL 빈도들 및/또는 검색 엔진 랭크들을 이용하여, 다수의 검색 엔진들로부터 반환된 결과들이 통합된다(504). 예를 들면, 각 검색 엔진에 의해 반환된 URL들의 빈도들이 아래 표 4에 나타내진 바와 같이 합산될 수 있다.
Figure 112011093550974-pat00009
그 후 검색 엔진 결과들은 그것들의 합산된 URL 빈도들에 따라 랭킹될 수 있다. 표 4에 나타내어진 예시의 결과들에 따라 랭킹하면, 검색 엔진 2 결과들이 먼저 랭킹되고, 검색 엔진 1 결과들이 두 번째로 랭킹되고 검색 엔진 3 결과들이 세 번째로 랭킹된다(예를 들면, 동점인 결과들 사이에서 구별하기 위해 하나 이상의 다른 조건이 이용될 수 있다). 따라서, 그룹 포맷(예를 들면, 그룹 프리젠테이션 포맷(312); 도 3a)에 따라서 프리젠테이션되는 경우, 예시의 결과들은 아래 표 5에 나타내어져 있다.
Figure 112011093550974-pat00010
균등물, 확장, 대체 및 기타
따라서, 판독가능한 물리적 스탠바이 데이터베이스 시스템에 관한 예시의 실시예들이 설명된다. 전술한 명세서에서는, 구현마다 변할 수 있는 다수의 특정 상세들에 관련하여 본 발명의 실시예들이 설명되었다. 따라서, 본 발명이 되고, 본 출원인들에 의해 본 발명인 것으로 의도되는 것의 유일하고 배타적인 표시자는 이 출원으로부터 유래하는 청구항들의 세트이고, 임의의 차후의 보정을 포함하여, 그러한 청구항들은 특정한 형태로 나타난다. 그러한 청구항들에 포함된 용어들에 대하여 본 명세서에서 명백히 설명된 정의들은 청구항들에서 사용되는 그러한 용어들의 의미를 결정할 것이다. 그러므로, 청구항들에서 명백히 기재되지 않은 어떠한 한정, 요소, 특성, 특징, 이점 또는 속성도 그러한 청구항의 범위를 결코 제한하지 않을 것이다. 따라서, 본 명세서 및 도면들은 제한적인 의미가 아니라 예시적인 의미로 간주되어야 한다.

Claims (6)

  1. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계; 및
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계
    를 포함하고,
    상기 특정 검색 결과들을 통합하는 상기 단계는 상기 특정 검색 쿼리를 제출한 최종 사용자의 선호도에 적어도 부분적으로 기초하는, 연합 검색을 구현하는 방법.
  2. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계; 및
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계
    를 포함하고,
    통합하는 상기 단계는 상기 특정 검색 쿼리를 제출한 최종 사용자에 프리젠테이션하기 위하여, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로부터 반환된 결과들을 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대응하는 복수 세트의 검색 결과들로 결합하는 단계를 포함하는, 연합 검색을 구현하는 방법.
  3. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계;
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계;
    상기 통합된 세트의 검색 결과들을 사용자에게 제공하는 단계 - 상기 통합된 세트의 검색 결과들 중 특정 검색 결과들은, 상기 특정 검색 결과들 각각이 어느 검색 엔진으로부터 수신되었는지에 따라 검색 결과 그룹들로 시각적으로 그룹지워짐 - ; 및
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 검색 엔진 각각에 대한 랭크(rank)를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 통합된 세트의 검색 결과들을 제공하는 단계는 상기 제2 복수의 검색 엔진의 검색 엔진 각각에 대한 상기 랭크에 기초하여, 상기 검색 결과 그룹들을 순서화하는 단계를 포함하는, 연합 검색을 구현하는 방법.
  4. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계;
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계; 및
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 리스트를 사용자에게 제공하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 상기 리스트는 상기 통합된 세트의 검색 결과들과 시각적으로 독립된(visually independent), 연합 검색을 구현하는 방법.
  5. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계;
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계 - 상기 통합된 세트의 검색 결과들은 상기 제2 복수의 검색 엔진들 중 관련되는 검색 엔진에 대한 참조를 포함함 - ;
    상기 관련되는 검색 엔진에 관한 선택을 사용자로부터 수신하는 단계; 및
    상기 관련되는 검색 엔진에 관한 상기 선택을 수신하는 것에 응답하여, 상기 관련되는 검색 엔진으로부터의 검색 결과들을 디스플레이하는 단계
    를 포함하는, 연합 검색을 구현하는 방법.
  6. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는, 다수의 검색 엔진들에 걸쳐서 연합 검색을 구현하는 방법으로서,
    특정 검색 쿼리(a certain search query)에 적어도 부분적으로 기초하여 생성되는 쿼리를 생성하는 단계;
    상기 생성된 쿼리를 특정 검색 엔진으로 제출하는 단계;
    상기 특정 검색 엔진에 상기 생성된 쿼리를 제출하는 것에 응답하여, 상기 특정 검색 엔진으로부터 제1 복수의 검색 엔진을 나타내는 결과들을 수신하는 단계;
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 단계;
    상기 특정 검색 쿼리에 대한 검색 결과들을 얻을 수 있도록, 상기 제2 복수의 검색 엔진으로 하나 이상의 검색 쿼리들을 제출하는 단계;
    상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진에 대하여, 상기 각 검색 엔진에 제출된 상기 하나 이상의 검색 쿼리들에 대한 특정 검색 결과들을 수신하는 단계; 및
    통합된 세트의 검색 결과들을 생성하기 위해, 상기 제2 복수의 검색 엔진의 각 검색 엔진으로부터 수신되는 상기 특정 검색 결과들을 통합하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제1 복수의 검색 엔진 중 상기 제2 복수의 검색 엔진을 선택하는 상기 단계는 상기 제1 복수의 검색 엔진의 검색 엔진 각각에 대한 랭크들에 적어도 부분적으로 기초하고;
    상기 제2 복수의 검색 엔진은 상기 제1 복수의 검색 엔진으로부터 가장 연관있는 검색 엔진을 포함하며;
    상기 가장 연관있는 검색 엔진은 상기 제1 복수의 검색 엔진에 대한 상기 랭크에 기초하여 결정되는, 연합 검색을 구현하는 방법.
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Families Citing this family (93)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8600343B2 (en) 2007-07-25 2013-12-03 Yahoo! Inc. Method and system for collecting and presenting historical communication data for a mobile device
US9953329B2 (en) * 2007-08-02 2018-04-24 International Business Machines Corporation System and method for providing preview results for search systems integrating mulitple collections
US8046351B2 (en) * 2007-08-23 2011-10-25 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for selecting search engines for accessing information
US7716203B2 (en) * 2007-08-31 2010-05-11 International Business Machines Corporation Method and system for tracking, evaluating and ranking results of multiple matching engines
US8793265B2 (en) * 2007-09-12 2014-07-29 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and system for selecting personalized search engines for accessing information
US9224149B2 (en) * 2007-10-15 2015-12-29 Google Inc. External referencing by portable program modules
US8370372B2 (en) * 2007-11-05 2013-02-05 Jones Scott A Method and system of promoting human-assisted search
US20100082609A1 (en) * 2008-09-30 2010-04-01 Yahoo! Inc. System and method for blending user rankings for an output display
US20100094891A1 (en) * 2008-10-13 2010-04-15 Bid Solve, Inc. Client-Server System for Multi-Resource Searching
US20100094856A1 (en) * 2008-10-14 2010-04-15 Eric Rodrick System and method for using a list capable search box to batch process search terms and results from websites providing single line search boxes
US8548797B2 (en) * 2008-10-30 2013-10-01 Yahoo! Inc. Short text language detection using geographic information
JPWO2010058519A1 (ja) * 2008-11-18 2012-04-19 日本電気株式会社 ハイブリッド検索システム、ハイブリッド検索方法およびハイブリッド検索プログラム
US8321399B2 (en) * 2008-12-17 2012-11-27 Sap Ag Method and system for searching data
US9031216B1 (en) 2009-03-05 2015-05-12 Google Inc. In-conversation search
US20100293175A1 (en) * 2009-05-12 2010-11-18 Srinivas Vadrevu Feature normalization and adaptation to build a universal ranking function
JPWO2010134363A1 (ja) * 2009-05-18 2012-11-08 富士通モバイルコミュニケーションズ株式会社 携帯端末
US20100313252A1 (en) * 2009-06-08 2010-12-09 Erie Trouw System, method and apparatus for creating and using a virtual layer within a web browsing environment
US20110191717A1 (en) 2010-02-03 2011-08-04 Xobni Corporation Presenting Suggestions for User Input Based on Client Device Characteristics
US8612435B2 (en) * 2009-07-16 2013-12-17 Yahoo! Inc. Activity based users' interests modeling for determining content relevance
CN101996211B (zh) * 2009-08-20 2013-01-23 华为技术有限公司 移动搜索的搜索服务器互联的方法、搜索服务器和系统
US9760866B2 (en) * 2009-12-15 2017-09-12 Yahoo Holdings, Inc. Systems and methods to provide server side profile information
US8346780B2 (en) * 2010-04-16 2013-01-01 Hitachi, Ltd. Integrated search server and integrated search method
US8650173B2 (en) 2010-06-23 2014-02-11 Microsoft Corporation Placement of search results using user intent
US8600979B2 (en) * 2010-06-28 2013-12-03 Yahoo! Inc. Infinite browse
US8306964B2 (en) * 2010-07-20 2012-11-06 Microsoft Corporation Extraction of rich search information from index servers via an alternative asynchronous data path
US20120059814A1 (en) * 2010-09-08 2012-03-08 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for selecting a search engine to which to provide a search query
US8341142B2 (en) * 2010-09-08 2012-12-25 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for searching the Internet
US8239366B2 (en) * 2010-09-08 2012-08-07 Nuance Communications, Inc. Method and apparatus for processing spoken search queries
CN103339623B (zh) * 2010-09-08 2018-05-25 纽昂斯通讯公司 涉及因特网搜索的方法和设备
WO2012034069A1 (en) * 2010-09-10 2012-03-15 Veveo, Inc. Method of and system for conducting personalized federated search and presentation of results therefrom
US8869277B2 (en) 2010-09-30 2014-10-21 Microsoft Corporation Realtime multiple engine selection and combining
CN102456016B (zh) * 2010-10-18 2014-10-01 中国移动通信集团四川有限公司 一种对搜索结果进行排序的方法及装置
CN102043834B (zh) * 2010-11-25 2013-07-31 北京搜狗科技发展有限公司 一种客户端实现搜索的方法及搜索客户端
US20120203751A1 (en) * 2011-02-07 2012-08-09 International Business Machines Corporation Capture, Aggregate, and Use Search Activities as a Source of Social Data Within an Enterprise
US8706756B2 (en) * 2011-05-11 2014-04-22 Futurewei Technologies, Inc. Method, system and apparatus of hybrid federated search
US9262513B2 (en) * 2011-06-24 2016-02-16 Alibaba Group Holding Limited Search method and apparatus
US9747583B2 (en) 2011-06-30 2017-08-29 Yahoo Holdings, Inc. Presenting entity profile information to a user of a computing device
US8812474B2 (en) 2011-07-14 2014-08-19 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for identifying and providing information sought by a user
US9489457B2 (en) 2011-07-14 2016-11-08 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for initiating an action
US8635201B2 (en) 2011-07-14 2014-01-21 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for employing a user's location in providing information to the user
US8930340B1 (en) * 2011-09-20 2015-01-06 Google Inc. Blending content in an output
US9292603B2 (en) 2011-09-30 2016-03-22 Nuance Communications, Inc. Receipt and processing of user-specified queries
US8700622B2 (en) * 2011-12-16 2014-04-15 International Business Machines Corporation Activities based dynamic data prioritization
US8880992B2 (en) 2012-01-10 2014-11-04 Google Inc. Method and apparatus for animating transitions between search results
US8645361B2 (en) 2012-01-20 2014-02-04 Microsoft Corporation Using popular queries to decide when to federate queries
CN103377240B (zh) * 2012-04-26 2017-03-01 阿里巴巴集团控股有限公司 信息提供方法、处理服务器及合并服务器
US9922120B2 (en) 2012-08-24 2018-03-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Online learning of click-through rates on federated search results
US10229138B2 (en) 2012-09-27 2019-03-12 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for tagged deletion of user online history
US10192200B2 (en) 2012-12-04 2019-01-29 Oath Inc. Classifying a portion of user contact data into local contacts
CN102982173B (zh) * 2012-12-17 2016-10-12 北京奇虎科技有限公司 一种网页搜索方法以及装置
US8793246B1 (en) * 2013-03-08 2014-07-29 Fmr Llc Identifying ranking scores for domains of interest
US9405803B2 (en) * 2013-04-23 2016-08-02 Google Inc. Ranking signals in mixed corpora environments
CN103646039A (zh) * 2013-11-15 2014-03-19 天脉聚源(北京)传媒科技有限公司 一种网页搜索方法及装置
EP2881898A1 (en) 2013-12-09 2015-06-10 Accenture Global Services Limited Virtual assistant interactivity platform
US10255320B1 (en) 2014-01-27 2019-04-09 Microstrategy Incorporated Search integration
US11386085B2 (en) 2014-01-27 2022-07-12 Microstrategy Incorporated Deriving metrics from queries
US11921715B2 (en) 2014-01-27 2024-03-05 Microstrategy Incorporated Search integration
US9251224B2 (en) * 2014-03-04 2016-02-02 Google Inc. Triggering and ranking of native applications
US10497037B2 (en) 2014-03-31 2019-12-03 Monticello Enterprises LLC System and method for managing cryptocurrency payments via the payment request API
US10726472B2 (en) 2014-03-31 2020-07-28 Monticello Enterprises LLC System and method for providing simplified in-store, product-based and rental payment processes
US10121186B2 (en) 2014-03-31 2018-11-06 Monticello Enterprises LLC System and method of using a browser application programming interface for making payments
US9430794B2 (en) 2014-03-31 2016-08-30 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a buy option in search results when user input is classified as having a purchase intent
US10832310B2 (en) 2014-03-31 2020-11-10 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a search entity-based payment process
US10643266B2 (en) 2014-03-31 2020-05-05 Monticello Enterprises LLC System and method for in-app payments
WO2015153474A1 (en) 2014-03-31 2015-10-08 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a single input field having multiple processing possibilities
US20180019984A1 (en) 2014-03-31 2018-01-18 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a credential management api
US11250493B2 (en) 2014-03-31 2022-02-15 Monticello Enterprises LLC System and method for performing social media cryptocurrency transactions
US11282131B2 (en) 2014-03-31 2022-03-22 Monticello Enterprises LLC User device enabling access to payment information in response to user input
US11080777B2 (en) 2014-03-31 2021-08-03 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US12008629B2 (en) 2014-03-31 2024-06-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US9922380B2 (en) 2014-03-31 2018-03-20 Monticello Enterprises LLC System and method for providing messenger application for product purchases
US20240013283A1 (en) 2014-03-31 2024-01-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US11004139B2 (en) 2014-03-31 2021-05-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing simplified in store purchases and in-app purchases using a use-interface-based payment API
US10511580B2 (en) 2014-03-31 2019-12-17 Monticello Enterprises LLC System and method for providing a social media shopping experience
US10152756B2 (en) 2014-03-31 2018-12-11 Monticello Enterprises LLC System and method for providing multiple payment method options to browser
US10002396B2 (en) 2014-03-31 2018-06-19 Monticello Enterprises LLC System and method for transitioning from a first site to a second site
US10642845B2 (en) * 2014-05-30 2020-05-05 Apple Inc. Multi-domain search on a computing device
US10896186B2 (en) 2014-06-30 2021-01-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Identifying preferable results pages from numerous results pages
US10394837B2 (en) * 2014-10-31 2019-08-27 Refinitiv Us Organization Llc Digital communications interface and graphical user interface
WO2017063049A1 (en) * 2015-10-15 2017-04-20 Big Ip Pty Ltd A system, method, computer program and data signal for conducting an electronic search of a database
CN105447095A (zh) * 2015-11-10 2016-03-30 上海斐讯数据通信技术有限公司 网站信息收集方法及系统
US10061819B2 (en) * 2015-12-18 2018-08-28 International Business Machines Corporation Unsupervised boosting of unique search results in a metasearch environment
CN105701216B (zh) 2016-01-13 2017-03-08 北京三快在线科技有限公司 一种信息推送方法及装置
CN106126653B (zh) * 2016-06-27 2019-12-31 广州探途网络技术有限公司 一种搜索装置及方法
US20180150525A1 (en) * 2016-11-29 2018-05-31 Facebook, Inc. Methods and Systems for Prioritizing Entities in Search Results
CN108121815B (zh) * 2017-12-28 2022-03-11 深圳开思时代科技有限公司 汽车配件查询方法、装置及系统、电子设备和介质
US11080313B2 (en) * 2018-03-20 2021-08-03 International Business Machines Corporation Recommendation technique using automatic conversation
US11100106B1 (en) * 2018-08-16 2021-08-24 Amazon Technologies, Inc. Query engine virtualization
US10853434B2 (en) 2019-03-11 2020-12-01 Vladimir Prelovac User interface for presenting search results
US11366814B2 (en) 2019-06-12 2022-06-21 Elsevier, Inc. Systems and methods for federated search with dynamic selection and distributed relevance
US20210157813A1 (en) * 2019-11-27 2021-05-27 Microstrategy Incorporated Mutually exclusive search operations
US11614970B2 (en) 2019-12-06 2023-03-28 Microstrategy Incorporated High-throughput parallel data transmission
US20220358176A1 (en) * 2021-05-08 2022-11-10 Greenburger Noah System and method of merging online search and consolidation

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100382600B1 (ko) 2000-01-31 2003-05-01 주식회사 제이.이.씨 네트워크 시스템을 이용한 통합웹검색서비스 제공방법 및그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
KR20030069640A (ko) * 2002-02-22 2003-08-27 이의범 계층적 및 개념적 클러스터링에 의한 정보검색 시스템 및그 방법

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7725526B1 (en) * 2000-06-23 2010-05-25 International Business Machines Corporation System and method for web based sharing of search engine queries
US20020069194A1 (en) * 2000-12-06 2002-06-06 Robbins Benjamin Jon Client based online content meta search
US6631367B2 (en) * 2000-12-28 2003-10-07 Intel Corporation Method and apparatus to search for information
US7519605B2 (en) 2001-05-09 2009-04-14 Agilent Technologies, Inc. Systems, methods and computer readable media for performing a domain-specific metasearch, and visualizing search results therefrom
US6728704B2 (en) * 2001-08-27 2004-04-27 Verity, Inc. Method and apparatus for merging result lists from multiple search engines
US20070038614A1 (en) * 2005-08-10 2007-02-15 Guha Ramanathan V Generating and presenting advertisements based on context data for programmable search engines
US7716199B2 (en) * 2005-08-10 2010-05-11 Google Inc. Aggregating context data for programmable search engines
US6829599B2 (en) * 2002-10-02 2004-12-07 Xerox Corporation System and method for improving answer relevance in meta-search engines
US6944612B2 (en) * 2002-11-13 2005-09-13 Xerox Corporation Structured contextual clustering method and system in a federated search engine
KR20040073694A (ko) * 2003-02-14 2004-08-21 구민오 웹 서비스 기술 및 외부 라이브러리를 이용한 다중 검색방법 및 그 기록매체
US7308643B1 (en) * 2003-07-03 2007-12-11 Google Inc. Anchor tag indexing in a web crawler system
JP2006528383A (ja) * 2003-07-23 2006-12-14 ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン，ナショナル・ユニバーシティ・オブ・アイルランド，ダブリン 情報検索
CN1856791A (zh) * 2003-07-23 2006-11-01 爱尔兰都柏林国立大学-都柏林大学 信息检索
US8312014B2 (en) * 2003-12-29 2012-11-13 Yahoo! Inc. Lateral search
US7836009B2 (en) * 2004-08-19 2010-11-16 Claria Corporation Method and apparatus for responding to end-user request for information-ranking
US7440968B1 (en) * 2004-11-30 2008-10-21 Google Inc. Query boosting based on classification
CN101164067B (zh) * 2005-02-28 2013-11-06 搜索引擎科技有限责任公司 通过合并用户输入信息来进行搜索的方法和系统
US20060288001A1 (en) * 2005-06-20 2006-12-21 Costa Rafael Rego P R System and method for dynamically identifying the best search engines and searchable databases for a query, and model of presentation of results - the search assistant
US8386469B2 (en) 2006-02-16 2013-02-26 Mobile Content Networks, Inc. Method and system for determining relevant sources, querying and merging results from multiple content sources

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100382600B1 (ko) 2000-01-31 2003-05-01 주식회사 제이.이.씨 네트워크 시스템을 이용한 통합웹검색서비스 제공방법 및그 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
KR20030069640A (ko) * 2002-02-22 2003-08-27 이의범 계층적 및 개념적 클러스터링에 의한 정보검색 시스템 및그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
CN101641694A (zh) 2010-02-03
HK1140839A1 (en) 2010-10-22
US7930286B2 (en) 2011-04-19
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