KR101255406B1 - 컴퓨터, 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체, 및 컴퓨터기반 방법 - Google Patents

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Abstract

사용자가 유발한 검색(502)이 결과들을 리턴한 후(506), 의도 마이닝 엔진(110)은 결과들에 대한 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보를 수집한다(612, 614). 이 정보는 검색을 세밀하게 구별하는 데에 이용된다(508, 610).
Figure R1020087015218
의도 마이닝 엔진, 정보 검색, 자연스러운 사용자 응답, 검색의 세밀한 구별

Description

컴퓨터, 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체, 및 컴퓨터 기반 방법{DYNAMIC SEARCH WITH IMPLICIT USER INTENTION MINING}
웹 및 데스크탑 검색은 인기는 있지만 어려운 응용인 것으로 증명되었다. 검색 정확도를 향상시키기 위해, 관련성(relevance) 관점에서의 페이지 랭킹(page ranking)의 개선에 노력을 기울여 왔다. 그러나, 이들 노력에도 불구하고, 검색에 의해 리턴되는 결과와, 사용자가 원하는 결과 사이에는 여전히 큰 갭이 존재한다.
종종, 사용자는, 적절한 관련 결과를 얻기 위해, 검색 타겟과 관련된 여러 개의 검색 키워드의 입력, 및/또는 여러 번의 검색 반복을 시도하여야 할 수도 있다. 이는, 특히 사용자가 검색 대상에 대해 정확하게 묘사하지 못할 때, 예를 들어 사용자가, 기입되는 검색 용어들을 이용하여 충분하게 묘사하는 것이 불가능하지는 않더라도 어려운 음악 및 이미지 등의 멀티미디어 콘텐츠를 검색하기를 원할 때의 경우이다.
요약
본 요약은 이하의 상세한 설명에서 더 상세히 설명되는 개념의 선택을 간단한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 본 요약은 특허청구되는 내용의 핵심적 특징 또는 본질적 특징을 식별하도록 의도된 것이 아니며, 또한 특허청구되는 내용의 범위를 판단하는 데에 있어 도움으로서 이용되는 것을 의도한 것도 아니다.
전술한 바로부터, 사용자에 의해 유발된 검색에 대해 결과가 리턴되면, 의도 마이닝(intention mining) 엔진이 그 결과에 대한 자연스러운(natural) 사용자 응답으로부터 정보를 수집한다. 이 정보는 검색을 세밀하게 구별(refine)하는 데에 이용된다.
도 1은 암시적인 사용자 의도 마이닝을 이용하여 동적 검색을 행하기 위한 예시적인 시스템을 나타낸 도면(이 예시적인 시스템은 사용자 의도 마이닝 엔진을 포함함).
도 2는 일 구현예에 따른 예시적인 사용자 의도 마이닝 엔진이 상주하는 컴퓨팅 장치의 블럭도.
도 3은 일 구현예에 따른 주(primary) 윈도우 및 예시적인 갱신 윈도우를 나타낸 도면.
도 4는 주 윈도우 및 예시적인 갱신 윈도우의 다른 예시적인 구현을 나타낸 도면.
도 5는 동적으로 검색을 세밀하게 구별하는 예시적인 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 리턴된 검색 결과에 대한 사용자 상호작용에 기초하여 동적으로 검색을 세밀하게 구별하는 예시적인 방법을 나타낸 흐름도.
도 7은 검색이 동적으로 세밀하게 구별될 수 있는 적절한 컴퓨팅 환경의 예를 나타낸 도면.
개요
이하의 개시물에서는 암시적인 사용자 의도 마이닝을 이용하여 동적 검색을 수행하기 위한 시스템 및 방법에 대해 설명한다. 일실시예에서, 사용자에 의해 개시된 검색은 사용자의 선호(preferences)와 관련된 정보를 이용하여 세밀하게 구별된다. 이 정보는, 검색이 개시되기 전에 수집된다. 다른 실시예에서, 사용자에 의해 개시된 검색은, 검색의 결과에 대한 사용자의 응답으로부터 마이닝된 정보를 이용하여 세밀하게 구별된다. 또다른 실시예에서, 사용자에 의해 개시된 검색은, 검색이 개시되기 전에 수집된, 사용자로부터의 정보 뿐만 아니라 검색의 결과에 대한 사용자의 응답으로부터 마이닝된 정보와, 검색 시에 이용가능한, 사용자에 관한 기타 정보를 이용하여 세밀하게 구별된다.
암시적 사용자 의도 마이닝을 이용하여 동적 검색을 수행하기 위한 본 시스템 및 방법에 대한 이들 및 그 밖의 다른 양태에 대해 이하 더욱 상세하게 설명한다.
예시적인 시스템
암시적 사용자 의도 마이닝을 이용하여 동적 검색을 수행하기 위한 본 시스템 및 방법은, 비록 요구되는 사항은 아니지만, 퍼스널 컴퓨터 등의 컴퓨터 장치에 의해 실행되는 컴퓨터 실행가능 명령어(프로그램 모듈)의 일반적인 문맥으로 설명된다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 개체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 시스템 및 방법은 전술한 문맥으로 기술되지만, 이하에 설명되는 행위들 및 동작들은 임의의 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 본원에서 사용되는 "자연스러운 응답(natural response)"이라는 용어는, 사용자에 의한 의식적인 선택, 사용자의 의식적 및 무의식적 행위, 및 사용자의 관심, 선호, 및/또는 행위와 관련하여 이용가능한 기타 정보를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.
도 1은 일실시예에 따라, 암시적 사용자 의도 마이닝을 이용하여 동적 검색을 수행하기 위한 시스템(100)을 도시한 도면이다. 일 구현예에서, 시스템(100)은, 그래픽 디스플레이 또는 모니터(104), 키보드(106), 및 마우스 또는 그 밖의 포인팅 장치(108) 등의 통상적인 사용자 인터페이스 컴포넌트들을 갖는, 퍼스널 컴퓨터(PC) 등의 컴퓨터(102)를 포함한다. 컴퓨터(102)는 또한 사용자 의도 마이닝(user intention mining; UIM) 엔진(110)을 포함한다. 이하에서 보다 상세히 기술되는 바와 같이, UIM 엔진(110)은 사용자에 의해 유발된 검색을, 사용자의 자연스러운 응답에 기초하여 동적으로 세밀하게 구별하는 데에 이용될 수 있다.
도 1의 예에서, 컴퓨터(102)는 데스크탑 컴퓨터이다. 그러나, 컴퓨터(102)는 이와 달리, 노트북 또는 휴대용 컴퓨터, 태블릿 PC, 셀 폰, PDA(personal digital assistant), 워크스테이션, 메인프레임 컴퓨터, 서버, 인터넷 장치, 셋톱 박스, 이들의 결합물 등과 같은 다양한 서로 다른 유형의 컴퓨터 및 컴퓨터와 유사한 장치를 포함할 수도 있다.
일반적으로, 컴퓨터(102)는, 사용자로 하여금 다수의 태스크를 수행할 수 있 게 해주는 각종 기능들을 가질 것이다. 예를 들면, 컴퓨터(102)는 다수의 표준 컴퓨터 프로그램(워드 프로세싱, 스프레드시트 등) 및 게임을 실행시키고, 이메일 및 인스턴트 메시지를 송신 및 수신하고, 인터넷을 브라우징하는 등을 행하는 데에 이용될 수 있다. 통상적으로, 사용자는, 예를 들어 온-스크린 커서를 마우스(108)를 이용하여 이동시키고 키보드(106)로 타이핑을 행함으로써 하나 이상의 유형의 사용자 입력 인터페이스를 통해 컴퓨터(102)와 상호작용한다. 사용자는 또한, 음성 명령의 입력을 위한 마이크로폰 등의 바이오메트릭(biometric) 입력 디바이스, 또는 본 기술 분야에 공지된 다른 임의의 바이오메트릭 입력 디바이스(도면의 명확성을 위해 도시하지 않음)를 이용하여 명령 또는 데이터를 컴퓨터(102)에 입력할 수 있다.
이 구현예에서, 컴퓨터(102)는, 전화선 및 ISDN 회선을 비롯하여 본 기술 분야에 공지된 임의의 가능한 접속 유형을 통해 인터넷 등의 네트워크(112)에 연결된다. 하나 이상의 다른 컴퓨터(114) 및 서버(116)도 또한 네트워크(112)에 연결될 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨터(들)(114) 및 서버(116)는 데이터 및 명령어를 서로 간에, 그리고 컴퓨터(102)와 함께 공유할 수 있다. 다른 구현예에서는, 컴퓨터(102)는 네트워크(112)를 통할 필요없이 컴퓨터(들)(114) 및/또는 서버(116)에 직접 연결된다.
도 1에 도시된 바와 같이, UIM 엔진(110)은 컴퓨터(102) 상에 상주할 수 있다. 그러나, UIM 엔진(110)은 또한 컴퓨터(들)(114) 및/또는 서버(116)에 상주할 수도 있음을 이해할 것이다. 또한, UIM 엔진(110)의 서로 다른 부분들이 서로 다 른 시간에 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114) 및 서버(116) 중 임의의 것에 상주할 수 있다. 예를 들면, 일 구현예에서, 컴퓨터(102)를 사용중인 사용자는, 컴퓨터(102) 상에서 원하는 파일을 찾기 위해 키보드(106)를 통해 검색 용어를 컴퓨터(102)에 입력함으로써 로컬 데스크톱 검색을 수행할 수 있다. 이 예에서, UIM 엔진(110)은 컴퓨터(102) 상에 상주한다. 다른 가능한 구현예에서, 컴퓨터(102)를 사용중인 사용자는 웹 검색을 위한 검색 용어를 키보드(106)를 통해 컴퓨터(102)에 입력할 수 있다. 이 검색 용어는 서버(116)에 직접, 또는 네트워크(112)를 통해 송신될 수 있으며, 이 검색은 서버(116) 등의 다른 컴퓨터 상에 상주하는 UIM 엔진(110)의 인스턴스에 의해 세밀하게 구별될 수 있다. 이와 다르게는, 또다른 가능한 구현예에서, 데스크톱 또는 웹 검색을 위한 검색 용어는 컴퓨터(102)에 입력될 수 있으며, 컴퓨터(102)로부터의 UIM 엔진(110)의 부분들, 컴퓨터(들)(114) 및 서버(116)가 검색을 세밀하게 구별하는 데에 이용될 수 있다. 컴퓨터(102) 상에서의 데스크톱 검색은 컴퓨터(들)(114) 또는 서버(116) 상의 UIM 엔진(110)의 인스턴스에 의해 세밀하게 구별될 수 있음을 또한 이해할 것이다. 마찬가지로, 웹 검색은 컴퓨터(102) 상의 UIM 엔진(110)의 인스턴스에 의해 세밀하게 구별될 수 있다.
컴퓨팅 장치
도 2는 프로그램 모듈들(202) 및 프로그램 데이터(204)를 포함하는 예시적인 컴퓨팅 장치(200)를 나타낸 도면이다. 프로그램 모듈들(202)은, 사용자 의도 마이닝(UIM) 엔진(110)을 포함할 수 있는 검색 애플리케이션(206)을 포함한다. 프로그램 모듈들(202)은 또한 예를 들어 운영 체제, 및 워드 프로세싱, 인스턴트 메시징, 웹 브라우징, 이메일 등과 같은 하나 이상의 애플리케이션과 같은 기타 프로그램 모듈들(208)을 포함할 수 있다. 프로그램 데이터(204)는, 원래의 검색 데이터, 세밀하게 구별된 검색 데이터, 사용자 프로파일, 이메일 레코드, 인스턴트 메시징(IM) 레코드, 웹사이트 방문 레코드 등과 같은 각종 프로그램 데이터를 포함할 수 있다.
UIM 엔진(110)의 예시적인 동작
도 3은 사용자에 의해 유발된 웹 검색의 예시적인 결과들(300)을 나타낸 도면이다. 주(primary) 윈도우(302)에 도시된 바와 같이, 사용자는 검색 용어를 패널(304)에 입력하고 검색 버튼(306)을 선택함으로써 검색을 유발하였다. 이 검색 용어는 검색 애플리케이션(206) 등의 검색 엔진에 의해 처리되었으며, 결과들(308(1)-(4))을 포함하는 검색 결과들이 리턴되었다. 이 예에서, 사용자에 의해 검색 용어 "Winston Groovy"가 입력되어서, 이와 동일한 이름의 유명 음악가에 의한 최근의 공식적인 출현(public apprearance)과 관련된 정보를 찾는 것이 시도되었다. 이러한 검색 용어는 다음의 두 개의 단어, 즉 "Winston" 및 "Groovy"를 포함한다. 이에 따라, 결과들(308(1)-(4))은 이들 검색 용어 단어들 중 하나 또는 양쪽 모두를 포함하는 아이템을 포함하는 것으로 예상될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자가 유발한 검색의 결과들(308(1)-(4))은 다양한데, 결과(308(1))는 치과 의술 학교를 레퍼런싱하며, 결과(308(2))는 추모 기금을 레퍼런싱하며, 결과(308(3))는 싱크 탱크를 레퍼런싱하며, 결과(308(4))는 록 음악 사이트를 레퍼런싱한다 이들 다양한 결과들은 통상적인 것이며, 검색 애플리케이션(206)과 같은 검색 엔진이 검색 용어의 전부 또는 일부의 언급을 포함하는 많은 레퍼런스들을 만날 수 있다는 개념을 반영하는 것이다. 검색 엔진에 의해 발견될 수 있는 이들 수많은 레퍼런스들이 주어지는 경우, 통상의 검색에 대한 첫 번째 시도에서 사용자가 검색하고 있는 정보를 실제로 발견할 수 있는 기회는 멀어진다.
제시된 검색 외의 자연스러운 응답의 마이닝
일 구현예에서, UIM 엔진(110)은, 검색 외에 이용가능한 사용자의 관심, 선호 및 행위에 관련된 정보를 포함하는 자연스러운 응답들을 이용함으로써 본 예에서 검색을 세밀하게 구별할 수 있다. 예를 들면, UIM 엔진(110)은, 사용자에 의해 통상적으로 사용되는 용어들을 찾기 위해, 인스턴트 메신저 애플리케이션, 이메일 애플리케이션, 웹 브라우징 애플리케이션, 및 워드 프로세싱 애플리케이션을 비롯한, 사용자에 의해 실행되는 애플리케이션들을 모니터링할 수 있다. 일 양태에서, UIM 엔진(110)은, 용어 또는 주제의 리커링(recurring)을 위해 사용자에 의해 송신 및 수신되는 인스턴트 메시지 또는 이메일을 모니터링할 수 있다. 이러한 정보는 사용자에 대한 사용자 프로파일을 컴파일하거나 사용자의 일반적인 선호 및/또는 행위의 모델을 생성하는 데에 이용될 수 있다.
또한, UIM 엔진(110)은, 사용자에 의해 사용되는 웹 브라우저 애플리케이션 등의 애플리케이션들을 모니터링함으로써, 검색의 개시 바로 전에 사용자가 방문한 웹사이트들을 비롯하여 사용자가 방문한 웹사이트들을 추적할 수 있다. 메타데이터 등의, 웹사이트 상에 포함된 데이터를 비롯하여, 방문된 웹사이트 상의 정보의 중요도는, 사용자가 얼마나 많이 그 웹사이트를 방문하는지, 사용자가 얼마나 오래 그 웹사이트에 머무는지, 사용자가 그 웹사이트에서 얼마나 많이 클릭(예를 들면, 그 사이트 내에 포함된 정보로의 각종 링크들을 따라감)하는지, 사용자가 그 웹사이트로부터 다른 웹사이트들로 연결되는 얼마나 많은 링크들을 따라가는지, 및 사용자가 얼마나 많은 파일을 그 웹사이트로부터 다운로드하는지와 같은 요소에 의해 평가될 수 있다. 사용자가 그 웹사이트와 더 많은 상호작용을 가질수록, 그 웹사이트 상에 포함된 데이터(그 메타데이터를 포함함)가 사용자의 선호 및/또는 행위와 보다 관련성이 있는 것으로 UIM 엔진(110)에 의해 간주될 수 있다.
UIM 엔진(110)은 또한 사용자에 의해 유발된 이전의 검색으로부터의 기록을 컴파일할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자에 의해 입력된 원래의 검색 용어들 및 검색 용어들의 세밀한 구별은, 이전의 검색의 전개 동안 사용자가 방문한 웹사이트들과 상호 관련될 수 있다. 또한, 원래의 검색 용어 및 검색 용어들의 세밀한 구별은, 또한 이전의 검색의 종료시에 사용자가 방문한 하나 이상의 웹사이트들과 상호 관련될 수 있다.
전술한 웹 행위에서처럼, UIM 엔진(110)은 또한, 이들 이전에 방문한 웹 사이트들과, 이들을 레퍼런싱한 검색 용어들(및 일반적인 사용자의 관심, 선호 및 행위)과의 관련성을, 그 웹사이트들과의 사용자 상호작용과 관련된 몇몇 요소들을 카탈로깅함으로써 판정할 수 있다. 예를 들면, UIM 엔진(110)은, 사용자가 주어진 웹사이트에 얼마나 많이 방문하는지, 사용자가 주어진 웹사이트에 얼마나 오래 머무는지, 사용자가 주어진 웹사이트에서 얼마나 많이 클릭(예를 들면, 그 사이트에서의 각종 링크를 따라감)하는지, 사용자가 주어진 웹사이트로부터 얼마나 많은 링 크들을 따라가는지, 및 사용자가 주어진 웹사이트로부터 얼마나 많은 파일을 다운로드하는지를 카탈로깅할 수 있다. 일반적으로, 사용자가 주어진 웹사이트와 더 많은 상호작용을 가질수록, 그 웹사이트 상에 포함된 정보(메타데이터를 포함함)가, 사용자의 관심, 선호 및 행위뿐만 아니라 그 웹 사이트를 불러낸, 사용자에 의해 입력된 검색 용어들과 보다 관련성이 있는 것으로 UIM 엔진(110)이 판단한다.
또한, UIM 엔진(110)은 사용자에 의해 수행되는 검색과 동시에 사용자에 의해 사용중인 애플리케이션들을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 마이크로소프트사에 의해 판매되는 할로(Halo)와 같은 게임을 하고 있는 경우, 그리고 사용자가 그 때 "할로(halo)" 라는 용어의 검색을 유발한 경우, UIM 엔진(110)은 사용자에게 비디오 게임 할로(Halo)와 연관된 레퍼런스들을 사용자에게 제시하는 것을 선호할 수 있다. 마찬가지로, 검색 시에 사용자에 의해 사용중인, 워드 프로세싱 애플리케이션, 이메일 애플리케이션, 및 인스턴트 메시징 애플리케이션 등의 다른 애플리케이션(또는 검색 시에 UIM 엔진(110)이 이용가능한 데이터를 갖는 애플리케이션)이, 현재의 사용자 관심을 나타내는데에 유용한 데이터 및 용어들을 찾기 위해 마이닝될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자로부터의 이들 자연스러운 응답들을 이용하여 검색이 세밀하게 구별되어서, 사용자의 자연스러운 응답에 의해 지시되는 바와 같은, 사용자의 관심, 선호 및 행위에 보다 일치되는 결과를 리턴할 수 있게 된다.
전술한 검색 예로 돌아가면, 사용자가 검색 용어 "Winston Groovy"를 입력하고 검색 버튼(306)을 선택한 후, 검색 애플리케이션(206)은 UIM 엔진(110)을 이용 하여 그 검색을 세밀하게 구별하는 작업을 행한다. UIM 엔진(110)은 전술한 바와 같이, 사용자의 선호와 관련하여, 컴파일된 사용자 파일을 검사하여, 사용자가, 입력된 검색 용어의 컴포넌트들을 포함하는 정보(메타데이터를 포함함)를 갖는 임의의 웹사이트들과 상호작용하였는지를 알아볼 수 있다. 또한, UIM 엔진(110)은, 이메일 애플리케이션, IM 애플리케이션, 또는 워드 프로세싱 애플리케이션 등의 애플리케이션들로부터의 기타 정보가 그 검색 용어의 컴포넌트를 포함하는지를 알아내기 위해 사용자 파일을 검사할 수 있다. UIM 엔진(110)은 또한, 검색 용어의 컴포넌트를 포함할 수 있는, 사용자와 연관된 아카이빙 및 저장된 파일 등의 데이터 소스들을 검사할 수 있다. 이들 소스들 중 임의의 소스가 그 검색 용어의 컴포넌트를 포함하는 것으로 발견되는 경우, 그 검색 용어의 일부를 포함하는 소스의 부분이, 그 검색을 세밀하게 구별하는 데에 유용한 컨텍스트를 찾기 위해 또한 검사될 수 있다.
예를 들면, UIM 엔진(110)이, 사용자가 Winston Groovy 및 록 음악과 관련된 정보를 포함하는 웹사이트를 빈번하게 브라우징하였음을 발견한 경우, UIM 엔진(110)은 리턴되는 결과들(308)을 Winston Groovy 및 음악에 대한 레퍼런스를 포함하는 사이트로 그 범위를 좁히도록 그 검색을 세밀하게 구별할 수 있다. 마찬가지로, UIM 엔진(110)이, 콘서트, 레코딩, 또는 연주와 관련하여 Winston Groovy가 논의된, 사용자에게 수신되거나 사용자가 송신한, 저장되거나 혹은 활성중인 이메일 또는 인스턴트 메시지를 발견한 경우, UIM 엔진(110)은 마찬가지로 이 정보를, 연주, 유명인, 또는 음악적 컨텍스트에서 Winston Grovy에 대한 레퍼런스를 갖는 사이트들만을 포함하도록 이 검색을 세밀하게 구별하도록 이용할 수 있다.
갱신 윈도우(310)는 UIM 엔진(110)에 의해 세밀하게 구별된 검색에서 리턴되는 가능한 결과들(312(1)-(4))을 예시하고 있다. 하나의 가능한 실시예에서, 사용자가 일단 검색 용어 "Winston Groovy"를 입력하고 검색 버튼(306)을 선택하면, 검색 애플리케이션(206)은, UIM 엔진(110)을 이용하여 예를 들어 리턴 결과들(308(1)-(4))과 같은 세밀하게 구별되지 않은 검색을 행하지 않고, 검색을 세밀하게 구별하여 결과들(312(1)-(4))을 리턴할 수 있다. 이러한 실시예에서는, 갱신 윈도우(310)만이 사용자에게 표시될 수 있다.
이와 다르게는, 세밀하게 구별되지 않은 검색 및 세밀하게 구별된 검색 양쪽 모두가 행해질 수 있으며, 주 윈도우(302) 및 갱신 윈도우(310)가 사용자에게 제시될 수 있다. 주 윈도우(302) 및 갱신 윈도우(310)가 사용자에게 제시되는 경우, 이들은 나란히 제시되거나, 하나 위에 다른 하나가 제시되거나, 서로 중첩되도록 제시되거나, 하나의 내부 내에 다른 하나가 있도록 제시되거나, 혹은 본 기술 분야에 공지된 그 밖의 다른 임의의 구성으로 제시될 수 있음을 이해할 것이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 갱신 윈도우(310) 내의 결과들(312(1)-(4))은 엔터테이너 및 유명인인 Winston Groovy에 더욱 초점을 맞추고 있다. 예를 들면, 결과들(312(1) 및 312(2))은 기타리스트 Winston Groovy에 대한 노르웨이 및 독일 팬(fan) 사이트를 각각 가리킨다. 마찬가지로, 결과(312(3))는 유명 기타리스트인 Winston Groovy에 관한 뉴스 사이트에서의 기사(article)를 가리키고 있으며, 결과(312(4))는 스타인 Winston Groovy의 CD를 판매하는 온라인 음반 가게를 가리키 고 있다. 실제로, UIM 엔진(110)은, 사용자에 의해 유발된 검색을 취하고 이를 세밀하게 구별하여, 전술한 각종 애플리케이션, 파일, 및 데이터 소스로부터 마이닝된 바와 같은, 엔터테이너 Winston Groovy에 대한 사용자의 관심 및 선호를 반영하는, 범위가 좁혀진 결과들을 리턴해준다.
갱신 윈도우(310) 내의 세밀하게 구별된 결과들(312)은, 경과된 시간, 또는 사용자에 의한 경과된 액션들에 기초하여 주기적으로 갱신될 수 있다. 이와 다르게는, 결과들(312)은, UIM 엔진(110)이 사용자의 관심, 선호 또는 행위에 관한 관련 정보를 발견할 때마다 실시간으로 갱신될 수 있다.
예를 들면, 세밀하게 구별된 결과들(312)이 일단 갱신 윈도우(310)에서 사용자에게 제시되면, 사용자가 Winston Groovy와 관련된 새로운 정보를 포함하는 이메일 메시지를 수신하는 경우, UIM 엔진(110)은 이 정보를 자동적으로 취하여 이 검색 결과들(312)이 이 새로운 정보를 반영시키도록 이 검색을 세밀하게 구별한다. 일 예시적인 구현예에서, 사용자에게 아이슬랜드에서의 Winston Groovy에 의한 최근의 공식적인 출현에 관해 들었는지를 질문하는 친구로부터의 이메일이 수신되는 경우, UIM 엔진(110)은 유명인 및 엔터테이너인 Winston Groovy 및 아이슬랜드에서의 최근의 출현을 반영하는 결과들을 리턴하기 위해 이 검색을 세밀하게 구별할 수 있다. 대안적으로는, UIM 엔진(110)은, 새로운 정보를 반영하기 위해 이 검색을 세밀하게 구별하기 전에 미리 프로그램된 기간 동안, 혹은 미리 프로그램된 횟수의 사용자 액션 동안 대기할 수 있다. 또다른 예시적인 구현예에서, 사용자가 UIM 엔진(110)이 이 검색을 세밀하게 구별할 것을 원할 경우 사용자에 의해 선택될 수 있 는 버튼 또는 그 밖의 장치가 사용자에게 제공될 수 있다.
도 3에서 웹사이트들로의 링크들로서 결과들(312)이 예시되어 있지만, 본원에서 사용된 결과라는 용어는, 주 윈도우(302) 및 갱신 윈도우(310) 양쪽 모두에 디스플레이될 수 있는 쿼리 및 커먼 메타데이터 용어들을 포함하는 다른 오브젝트들을 칭함을 이해할 것이다.
검색으로부터의 자연스러운 응답의 마이닝
전술한 바와 같이, 검색 이외의, 사용자의 자연스러운 응답을 마이닝함으로써 검색을 세밀하게 구별할 수 있는 것 외에도, UIM 엔진(110)은 또한 검색 그 자체에 대한 사용자의 자연스러운 응답으로부터 정보를 마이닝함으로써 검색을 세밀하게 구별할 수 있다. 예를 들면, 전술한 도 3과 관련하여 설명된 예시적인 검색으로 돌아가보면, 사용자가 일단 검색 용어 "Winston Groovy"를 입력하고 결과들(308, 312)을 받으면, 사용자는 더 많은 검색 용어들을 입력하는 옵션, 혹은 리턴된 결과들(308, 312)을 보다 자세히 검사하는 옵션을 갖는다. 후자쪽이 선택되고, 사용자가 결과들(308, 312) 중 하나 이상을 탐색하는 경우, UIM 엔진(110)은 결과들(308, 312)과 관련된 사용자의 자연스러운 응답을 검사하고 이들로부터 이 검색에 관련된 사용자의 선호와 관련된 귀중한 정보를 마이닝할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 기타리스트 및 엔터테이너인 Winston Groovy에 관심있는 경우, 사용자는 결과(308(4))를 클릭해야 할 수도 있다.
UIM 엔진(110)은 결과(308(4))에 대한 사용자의 클릭을 추적하고 검색을 더욱 세밀하게 구별하기 위해 사용자의 자연스러운 응답으로부터 정보를 마이닝할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 일단 결과(308(4))를 선택하면, UIM 엔진(110)은 결과(308(4))에 의해 표시되는 웹사이트에 대해 사용자에 의해 얼마나 많이 클릭하였는지 뿐만 아니라, 결과(308(4))에 의해 표시된 웹사이트로부터의 링크들을 이용하여 도달한 웹사이트들에 대해 행해진 클릭들에 대해 검사하고 카탈로깅할 수 있다. 또한, UIM 엔진(110)은 결과(308(4))에 의해 표시된 웹사이트를 보는 데에 사용자가 보내는 시간, 또는 결과(308(4))에 의해 표시된 웹사이트로부터의 링크들을 따라감으로써 도달한 웹사이트들에서 사용자가 보내는 시간을 검사 및 카탈로깅할 수 있다. 마찬가지로, UIM 엔진(110)은, 결과(308(4))에 의해 표시되는 웹사이트로부터 무언가가 다운로드되었는지, 또는 결과(308(4))에 의해 표시되는 웹사이트로부터의 링크들을 따라감으로써 도달한 웹사이트들로부터 무언가가 다운로드되었는지를 알아보기 위해 사용자의 행위를 검사할 수 있다.
UIM 엔진(110)은, 이러한 행위에 관한 데이터를 이용하여, 사용자 선호 가중치를, 웹사이트 및 다운로드물에 포함된, 메타데이터를 포함하는 각종 정보에 할당할 수 있다. 일반적으로, 사용자가 사이트와 더 많이 상호작용할수록(즉, 사용자가 그 사이트에서 더 오래 머물수록, 사용자가 그 사이트에서 더 많이 클릭할수록, 사용자가 그 사이트로부터 더 많은 정보를 다운로드 받을수록, 기타 등등), 그 사이트에 대한 정보가 사용자에게 보다 관련이 있는 것으로 암시될 수 있으며, 이에 따라 더 많은 정보가 세밀히 구별된 검색으로 반영될 수 있다.
또한, UIM 엔진(110)은 또한 이 검색 동안 사용자가 방문한 모든 사이트에 대한 메타데이터 내에서 발견되는 공통적인 용어들을 포함하는 추가의 윈도우를 사 용자에게 제시할 수 있다. 이와 다르게는, 이들 용어들은 갱신 윈도우(310) 내에 포함될 수 있다. 이 공통적인 용어들은 사용자에 의해 선택되어 검색을 세밀하게 구별하는 데에 이용될 수 있다. 또한, UIM 엔진(110)은 검색 동안 사용자가 방문한 웹사이트들에서 발견되는 그림 또는 그 밖의 그래픽을, 공통 메타데이터 용어들을 포함하는 동일한 윈도우, 갱신 윈도우(310), 또는 개별적인 윈도우에 제시할 수 있다.
UIM 엔진(110)은 또한 사용자에 의해 선택되지 않은 결과들(308)을 고려할 수 있다. 선택되지 않은 이들 결과들(308)에 의해, UIM 엔진(110)은, 이들 결과들(308)에 의해 레퍼런싱된 웹사이트들 뿐만 아니라 이들 웹사이트들에 포함된 정보(메타데이터를 포함함)가 사용자에게 덜 중요한 것임을 추론할 수 있다. 이에 따라, UIM 엔진(110)은, 그 검색에 대한 장래의 세밀한 구별시에, 이러한 선택되지 않은 사이트들로부터의 정보의 값을 감소시키고, 선택되지 않은 결과들(308)에 포함된 것과 유사한 정보 및 메타데이터를 포함하는 웹사이트들을 레퍼런싱하는 결과들을 리턴하는 것을 회피할 수 있다.
또한, UIM 엔진(110)은 검색 용어 자체의 길이를 고려할 수 있다. 전술한 예에서, UIM 엔진(110)은 "Winston Groovy"라는 간단한 두 단어 검색 용어를 보고(view), 사용자가 검색 용어의 정확성에 대해 확신이 낮으며 이에 따라 넓은 범위의 검색 결과들을 리턴받기를 원함을 추론할 수 있다. 이와 반대로, 사용자가 더 많은 단어들, 예를 들면, "Winston Groovy 구속 기금 조달자(arrest fundraiser)"가 포함된 검색 용어를 입력한 경우, UIM 엔진(110)은, 사용자가 검색 용어에 대한 더 높은 수준의 확신을 갖고 있으며 사용자가 더 많이 포커싱된 결과들을 찾고 있음을 당연히 추론할 수 있다. 이를 기초로 하여, UIM 엔진(110)은, 검색 용어 내의 모든 단어들을 포함하는 더욱 포커싱된 결과들(308)을 리턴할 수 있는데, 이는 이들 단어들을, UIM 엔진(110)에 의해 컴파일링된 사용자 프로파일 내에 포함된 단어와 상호 관련시키거나, 혹은 UIM 엔진(110)이 이용가능한 사용자 관심, 선호 및 행위에 대한 데이터와 상호 관련시킴으로써 행해질 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 현재의 검색 이외의, 사용자의 자연스러운 응답의 마이닝을 이용함으로써, 갱신 윈도우(310) 내에 제시되는 세밀하게 구별된 결과들(312)이 실시간으로, 혹은 미리 설정된 경과 시간 또는 미리 설정된 사용자 액션의 경과 횟수에 기초하여 주기적으로 갱신될 수 있다. 예를 들면, 실시간으로 원할 경우, 갱신 윈도우(310) 내의 결과들(312)은, 사용자가 결과(308)를 클릭하거나 결과(308) 내에 포함된 정보와 관련된 조치를 취할 때마다 더욱 세밀하게 구별될 수 있다. 이와 다르게는, UIM 엔진(110)은 사용자의 자연스러운 응답들을 저장해 놓고 이들을 매 30초마다, 혹은 미리설정된 다른 시간 주기로 이용하여 검색을 세밀하게 구별할 수 있다.
또다른 예시적인 구현예에서, UIM 엔진(110)은 검색을 세밀하게 구별하기 전에 소정의 횟수의 자연스러운 응답을 대기할 수 있다. 또다른 예시적인 구현예에서, 사용자가 UIM 엔진(110)이 검색을 세밀하게 구별하기를 원할 경우 사용자에 의해 선택가능한 버튼 또는 그 밖의 장치를 사용자가 제공받을 수 있다.
모든 자연스러운 응답을 마이닝하기
UIM 엔진(110)은 또한 전술한 방안들을 조합할 수 있으며 검색 전과 검색 동안에 행해진 사용자의 자연스러운 응답으로부터 정보를 마이닝할 수 있다. 상기의 예를 이용하여, 사용자가 일단 "Winston Groovy"를 입력하면, UIM 엔진(110)은, 전술한 바와 같이, 사용자 프로파일과 같은 사용자에 관련된 기존의 정보, 사용자의 일반적인 선호 및/또는 행위의 모델, 또는 사용자의 선호 및 행위에 관련된 데이터의 다른 기존의 소스들을 참고할 수 있다. 이러한 정보를 이용하여, UIM 엔진(110)은 검색의 범위를 좁혀서 갱신 윈도우(310)에 나타낸 바와 같은 세밀하게 구별된 결과들(312(1)-(4))을 리턴할 수 있다.
UIM 엔진(110)은 그 후, 주 윈도우(302)에서 리턴된 검색 결과들(308), 또는 갱신 윈도우(310)에서 리턴된 세밀하게 구별된 결과들(312)에 대한 사용자의 상호작용을 검사하고, 전술한 바와 같이 사용자의 자연스러운 응답들을 마이닝하여서, 사용자의 관심 및 선호를 판정할 수 있다. 사용자의 관심, 선호 및 행위와 관련된 기존의 정보와 함께, 이 정보는 그 후 더욱 세밀하게 구별된 결과들을 생성하는 데에 이용될 수 있다.
주 윈도우와 갱신 윈도우 간의 스위칭
전술한 검색의 세밀한 구별의 모든 구현예에서, 주 검색 윈도우와 갱신 윈도우 간의 스위칭도 또한 가능하다. 이러한 가능한 구현예 중 하나가 도 4에 도시되어 있으며, 여기서는 사용자에 의해 유발된 웹 검색의 예시적인 세밀하게 구별된 결과들(400)을 나타내고 있다. 도 4에서, 도 3의 갱신 윈도우(310)가, 더욱 세밀하게 구별된 결과들(402)을 포함하는 주 윈도우(302)와 나란히 도시되어 있다. 이들 더욱 세밀하게 구별된 결과들(402)은, 사용자가 결과들(312)을 선택하여 이들과 상호작용할 때 이 사용자로부터의 자연스러운 응답에 응답하여 UIM 엔진(310)에 의해 생성될 수 있다.
이러한 더욱 세밀하게 구별된 결과들(402)이 제시되면, 더욱 세밀하게 구별된 결과들(402)이 제시되는 윈도우는 갱신 윈도우로 칭해질 수 있으며, 사용자에 의해 상호작용되는 결과들(312)이 나타나는 윈도우는 주 윈도우로 칭해질 수 있다.
또한, 사용자가 윈도우(302) 내의 더욱 세밀하게 구별된 결과들(402)에 대해 상호작용하기 시작할 경우, 이들 상호작용에 기초한, 세밀하게 구별된 결과들이 윈도우(310)에 제시될 수 있음을 이해할 것이다. 이러한 방식으로, 주 윈도우 및 갱신 윈도우는 서로간에 전환될 수 있다.
또한, 검색 결과들 및 보다 세밀하게 구별된 검색 결과들을 디스플레이하는 데에 3개 이상의 윈도우들이 이용될 수도 있음을 이해할 것이다. 이와 달리, 결과들 및 세밀하게 구별된 결과들은 동일한 윈도우 내에 디스플레이될 수도 있다. 또한, 상기에서 웹 검색에 대해 설명되었지만, UIM 엔진(110)은 또한, 데스크탑 검색을 비롯한 다른 검색과 결부되어 이용될 수 있으며, 마이닝은 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114) 또는 서버(116) 상에서 행해질 수 있음을 이해할 것이다. 또한, UIM 엔진(110)은 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114), 또는 서버(116)로부터 마이닝을 수행할 수 있으며, UIM 엔진(110)은 자신의 일부가 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114), 및 서버(116)의 임의의 조합물 상에 위치되게 할 수 있다. 예시적인 일실시예에서, 서버(116) 또는 컴퓨터(들)(114)는 그 밖의 것에 의해 유도된 인기있는 검색 결과 들을 제공함으로써 검색의 세밀한 구별을 돕는다. 상기 예에서, 서버(116)의 많은 사용자들이 Winston Groovy에 의한 최근의 공식적인 출현에 관한 뉴스를 검색하였는 경우, 컴퓨터(102) 상의 사용자에 의해 "Winston Groovy"가 입력되면, 서버(116)는, 이와 동일 또는 유사한 검색 용어들을 입력한 후 서버(116)의 사용자들이 결정한 결과(들)를 리턴하는 데에 이용될 수 있다.
또한, 서버(116)는 컴퓨터(102)로부터 검색 용어 "Winston Groovy"를 받아들여서 서버(116) 및 컴퓨터(들)(114)의 다른 사용자들에 의해 "Winston Groovy"에 대해 입력되었던, 종종 사용된 일부 쿼리들을 포함하는 카테고리들을 리턴한다.
또한, UIM 엔진(110)은, 사용자에 의해 원래의 검색 용어에 추가된 검색 용어들, 또는 원래의 검색 용어를 대체하는, 사용자에 의해 입력된 검색 용어들을 모니터링할 수 있음을 또한 이해할 것이다. 예를 들면, 기존의 검색 용어에 대한 간단한 세밀한 구별이, 사용자가 수신된 검색 결과들에 대해 대부분 만족하지만 그 검색의 범위를 좁히기 위해 그 검색을 미세하게 조정하기를 원하고 있음을 추론하도록 암시될 수 있다. 이에 따라, UIM 엔진(110)은 신중하게 반응하여, 새로운 검색 용어들이 주어지는 경우 기존 검색으로부터의 결과들의 범위를 다소 좁힐 수 있다.
이와 다르게는, 사용자가 검색 용어를 새로운 검색 용어, 또는 이전에 이용된 것과는 실질적으로 다른 검색 용어로 대체하는 경우, UIM 엔진(110)은, 사용자가 이전의 검색에 만족하지 않았으며 검색의 범위를 확장시키거나 새로운 유형의 결과들을 수신하기를 원함을 추론할 수 있다. 이에 따라, UIM 엔진(110)은 새로운 검색 결과들에 대응하는 더 많은 다양한 결과들 및/또는 더 넓은 범위의 다양한 결과들을 사용자에게 제공하려고 시도할 수 있다.
또한, 일반적으로, UIM 엔진(110)에 의해 마이닝되는 모든 데이터에는, 검색을 유발하는 사용자의 의도를 판단하기 위해 당업계에 알려진 각종 학습 알고리즘이 적용될 수 있음을 이해할 것이다. 이러한 방식의 학습 알고리즘의 이용은, UIM 엔진(110)이 사용자가 얻고자 하는 정보 또는 데이터에 대응하는 결과들을 사용자에게 보다 신속하게 제공하는 것을 도울 수 있다.
<동적으로 검색을 세밀하게 구별하기 위한 예시적인 절차>
도 5는 사용자로부터의 자연스러운 응답들에 기초하여 사용자에 의해 유발되는 검색을 세밀하게 구별하기 위한 예시적인 절차(500)를 나타낸 도면이다. 이해를 용이하게 하기 위해, 방법(500)은 도 5에 독립적인 블럭들로 나타낸 개별적인 단계들로서 서술되지만, 이들 개별적으로 서술된 단계들은 이들의 수행에 따른 필수적인 순서인 것으로 해석되어서는 않된다. 또한, 설명을 위해, 방법(500)은 도 1-4의 구성요소들을 참조하여 설명된다. 이 흐름도는 임의의 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 및 펌웨어의 경우, 이 도면은 컴퓨터-실행가능 명령어로서 구현되는 동작 세트를 나타낸다. 구성요소의 참조 부호에서 가장 왼쪽에 있는 숫자는 이 구성요소가 처음으로 나타나는 특정 도면을 식별하는 것이다.
블럭(502)에서, 사용자에 의해 검색 용어가 입력되어 검색이 유발될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 원하는 토픽과 관련된 하나 이상의 단어들이 검색 애플리케이션(206) 등의 검색 엔진에 입력될 수 있다. 일 구현예에서, 검색 용어에 기초하여 초기 검색이 행해질 수 있으며(블럭(504)), 초기 검색의 결과들이 사용자에게 제시될 수 있다(블럭(506)). 그 후, 검색 결과들에 대해 상호작용하는 동안 사용자에 의해 행해진 자연스러운 응답들이, 결과들 내의 사용자의 관심 또는 무관심을 나타내는 정보를 위해 마이닝된다. 가능한 일 구현예에서, 이 마이닝은 UIM 엔진(110)에 의해 행해진다. 예를 들면, 각각의 세밀하게 구별된 결과에 대한 사용자의 클릭 뿐만 아니라 각각의 웹사이트들에서 사용자가 보낸 시간이 추적될 수 있다. 마찬가지로, 사이트로부터 다운로드된 자료의 양이 추적될 수 있다.
일반적으로, 사용자에 의해 표시되는 사이트와 상호작용을 많이 할수록, 메타데이터를 포함하는, 그 사이트에 대한 정보가 사용자의 관심, 선호 및 행위와 관련하여 보다 중요한 것으로 간주될 수 있다. 또한, 검색 용어 자체의 길이가 검사될 수 있는데, 짧은 검색 용어는, 사용자가 보다 넓은 범위의 결과를 찾고자 함을 암시하며, 더 긴 검색 용어는, 사용자가 더 좁은 범위의 결과를 찾고자 함을 암시할 수 있다.
사용자 프로파일과 같은 기존의 데이터, 사용자의 일반적인 선호 및/또는 행위의 모델, 또는 사용자의 선호 및 행위와 관련된 다른 기존의 소스를 비롯한, 검색 외의 다른 소스들로부터 자연스러운 응답들이 또한 마이닝될 수 있다. 또한, 사용자에 의해 이전에 이용된 애플리케이션, 및/또는 검색 시에 사용자에 의해 사용 중인 애플리케이션으로부터 자연스러운 응답들이 마이닝될 수 있다. 이는 사용자에 기인할 수 있는 이메일, 인스턴트 메시지 및 워드 프로세싱 파일을 검사하는 것을 포함할 수 있다.
그 후 자연스러운 응답 마이닝의 결과들은 검색을 세밀하게 구별하는 데에 이용될 수 있다(블럭(508)). 이러한 세밀한 구별은 UIM 엔진(110)에 의해, 혹은 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114) 또는 서버(116) 상의 개별적인 프로그램 또는 애플리케이션에 의해 수행될 수 있다. 이러한 검색의 세밀한 구별은, 검색을 유발하는 사용자의 의도를 판단하기 위해 학습 알고리즘에 마이닝된 정보를 적용시키는 것을 포함할 수 있다.
일단 검색이 세밀하게 구별되면, 사용자의 관심, 선호 및/또는 행위를 보다 근접하게 매칭되는 새로운 세밀하게 구별된 결과들이 사용자에게 제시될 수 있다(블럭(510)). 사용자는 이들 세밀하게 구별된 결과들에 대해 상호작용할 수 있다(블럭(508)로 되돌아감). 이들 상호작용으로부터의 자연스러운 응답들은 그 후 검색을 더욱 세밀하게 구별시키도록 마이닝되어서 세밀하게 구별된 새로운 검색 결과들이 사용자에게 제시될 수 있다(블럭(510)). 이 상호작용/세밀한 구별 루프(블럭(508-510))는, 사용자가 이 검색에 싫증날 때까지, 혹은 원하는 결과를 마침내 찾을 때까지 계속될 수 있다.
또한, 방법(500) 내의 몇몇 블럭들은 스킵될 수 있음을 이해할 것이다. 예를 들면, 사용자가 일단 검색 용어를 입력하면(블럭(502)), 사용자 프로파일, 사용자의 일반적인 선호 및/또는 행위의 모델과 같은 검색 이외의 기존의 데이터, 및 전술한 사용자의 선호 및 행위에 관련된 데이터의 다른 기존의 소스로부터의 자연스러운 응답들이, 세밀하게 구별되는 검색을 생성(블럭(510))하는 데에 이용되어, 사용자를 블럭들(508, 510)에 의해 생성되는 루프에 바로 배치시키게 된다.
사용자 상호작용에 기초하여 검색을 세밀하게 구별하기 위한 예시적인 절차
도 6은 리턴된 검색 결과들에 대한 사용자 상호작용에 기초한 검색을 세밀하게 구별하기 위한 예시적인 절차(600)를 나타내는 도면이다. 방법(600)은 도 1-4의 구성요소들을 참조하여 설명된다. 구성요소의 참조 부호에서 가장 왼쪽에 있는 숫자는 이 구성요소가 처음으로 나타나는 특정 도면을 식별하는 것이다. 방법(600)은 도 6에 독립적인 블럭들로 나타낸 개별적인 단계들로서 서술된다. 이들 개별적으로 서술된 단계들은 이들의 수행에 따른 필수적인 순서인 것으로 해석되어서는 않된다. 절차(600)의 동작은 임의의 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 결합으로 구현될 수 있다.
사용자가 초기의 검색 용어를 입력한 후, 초기의 검색이 행해진다(블럭(602)). 검색 애플리케이션(206) 등의 검색 엔진을 이용하여 검색이 행해질 수 있다. 초기 검색이 일단 완료되면, 검색 결과들이 리턴된다(블럭(604)).
그 후 리턴된 검색 결과들에 대한 사용자의 상호작용이, 사용자 의도를 알아내기 위해 검사될 수 있다. 일실시예에서, 이 검사는 UIM 엔진(110)을 이용하여 행해진다. 예를 들면, 사용자에게 각 검색 결과에 대해 상호작용하는 옵션이 제공될 수 있다(블럭(606)). 사용자가 주어진 결과에 대한 상호작용을 거부하는 경우(블럭(606)으로부터의 "아니오" 경로), 이는 결과가 사용자의 검색에 대한 원하는 최종 결과와 잘 상호 관련되지 않음을 암시하며, 이에 따라 거절된 결과와 거절된 결과 내에 포함되는 정보(메타데이터를 포함함)에는 낮은 가중치가 할당될 수 있다(블럭(608)). 이 방법(600)에서는 그 후 블럭(604)에서 제시된 검색 결과들을 세밀하게 구별하고 블럭(606)에서 거절된 결과와 유사한 결과들은 배제시킬 수 있다(블럭(610)).
이와 다르게는, 사용자가 검색 결과에 대해 상호작용하기로 결정한 경우(블럭(606)으로부터의 "예" 경로), 방법(600)에서는 사용자가 결과 내에 나타난 사이트에서 행한 클릭의 횟수를 모니터링한다(블럭(612)). 사용자가 이 사이트에서 많이 클릭할수록, 사용자가 이 사이트 및 이 사이트에 포함된 정보(메타데이터를 포함함)에 보다 관심이 있는 것으로 추론될 수 있다. 방법(600)에서는 또한 선택된 결과 상에 있는 링크들에 대한 사용자의 클릭을 추적할 수 있다. 유사한 방식으로, 사용자가 이들 링크된 사이트들에 많이 클릭할수록, 사용자가 이들 사이트들 및 이들 사이트들에 포함된 정보에 보다 관심이 있는 것으로 추론될 수 있다.
방법(600)에서 선택된 결과에 의해 표시되는 사이트에서 사용자가 보낸 시간량을 모니터링할 수 있다(블럭(614)). 사이트에서 머무는 시간이 길수록 그 사이트에 포함된 정보(메타데이터를 포함함)에 사용자가 보다 관심이 있음을 나타내는 것으로 추론될 수 있다. 마찬가지로, 방법(600)에서는, 이들 사이트에 포함된 정보에 대한 사용자의 관심 레벨을 추론하기 위해, 선택된 사이트로부터의 링크들을 따라감으로써 도달한 사이트들을 보는 데에 사용자가 보낸 시간을 모니터링할 수 있다.
방법(600)에서 일단 이러한 사용자 관심 정보를 수집하면, 사용자의 검색에 대한 사이트들의 연관성을 반영하는 가중치가, 사용자가 방문한 각종 사이트들, 및 이들 사이트들에 포함된 정보에 할당된다(블럭(616)).
그 후 가중치 부여된 사용자 관심 정보는, 블럭들(612-614)에서 측정된 바와 같은, 사용자의 관심에 대해 더 높은 상호관련성을 갖는 세밀하게 구별된 검색 결과들을 생성하는 데에 이용된다(블럭(610)). 블럭들(612-616) 및 블럭(608)으로부터 컴파일된 정보와 결부되어 블럭(610)에서 하나 이상의 학습 알고리즘이 이용되어서 검색을 유발한 사용자의 진정한 의도를 찾아내는 것을 시도한다.
세밀하게 구별된 검색이 일단 행해지면, 그 후 블럭(604)에서, 생성된 세밀하게 구별된 검색 결과들이 리턴되며, 여기서 사용자는 검색의 세밀한 구별을 계속하기 위한, 이들 결과들에 대한 또다른 상호작용에 대한 옵션을 제공받는다.
<예시적인 동작 환경>
도 7은 암시적인 사용자 의도 마이닝을 이용한 동적 검색이 행해지는 적절한 컴퓨팅 환경의 일례를 도시하고 있다. 예시적인 컴퓨팅 환경(700)은 도 1-6을 참조하여 상술한 예시적인 컴포넌트들 및 동작들에 대한 적합한 컴퓨팅 환경의 일례일 뿐이다. 도 7은, 본원에 설명된 시스템 및 방법의 용도 또는 기능성의 범위에 관해 어떤 제한을 암시하고자 하는 것이 아니다. 컴퓨팅 환경(700)이 컴퓨팅 환경(700)에 도시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 그 컴포넌트들의 임의의 조합과 관련하여 어떤 의존성 또는 요구사항을 갖는 것으로 해석되어서는 안된다.
본원에서 설명된 방법 및 시스템은 많은 기타 범용 또는 특수 목적의 컴퓨팅 시스템, 환경 또는 구성에서 동작할 수 있다. 사용에 적합할 수 있는 잘 알려진 컴퓨팅 시스템, 환경 및/또는 구성의 예로는 퍼스널 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 멀티프 로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 시스템, 네트워크 PC, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터, 상기 시스템들이나 장치들 중 임의의 것을 포함하는 분산 컴퓨팅 환경, 기타 등등이 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 프레임워크의 컴팩트 또는 서브셋 버전도 또한, 핸드헬드 컴퓨터들, 또는 그 밖의 컴퓨팅 장치와 같은 제한된 자원의 클라이언트들에서 구현될 수 있다. 본 발명은 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 태스크가 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시된다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 양쪽 모두에 위치될 수 있다.
도 7과 관련하여, PQ 노이즈 모델에 기초한 강도 유사성 측정을 산출하기 위한 예시적인 시스템은, 예를 들어 도 2의 컴퓨팅 장치(200)를 구현하는 컴퓨터(710) 형태의 범용 컴퓨팅 장치를 포함한다. 이하에 설명되는 컴퓨터(710)의 양태들은 컴퓨팅 장치(200), 컴퓨터(102), 컴퓨터(들)(114) 및 서버(116)의 예시적인 구현예이다. 컴퓨터(710)의 컴포넌트들은 처리 장치(들)(720), 시스템 메모리(730), 및 시스템 메모리를 비롯한 각종 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(720)에 연결시키는 시스템 버스(721)를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 시스템 버스(721)는 메모리 버스 또는 메모리 컨트롤러, 주변 장치 버스 및 각종 버스 아키텍처 중 임의의 것을 이용하는 로컬 버스를 비롯한 몇몇 유형의 버스 구조 중 어느 것이라도 될 수 있다. 예로서, 이러한 아키텍처는 ISA(industry standard architecture) 버스, MCA(micro channel architecture) 버스, EISA(Enhanced ISA) 버스, VESA(video electronics standard association) 로컬 버스, 그리고 메자닌 버스(mezzanine bus)로도 알려진 PCI(peripheral component interconnect) 버스 등을 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
컴퓨터(710)는 통상적으로 각종 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터(710)에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터(710)에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데에 이용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다.
통신 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. "피변조 데이터 신호"라는 용어는, 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct- wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들의 모든 조합이 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 영역 안에 포함되는 것으로 한다.
시스템 메모리(730)는 판독 전용 메모리(ROM)(731) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(732)와 같은 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리 형태의 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 시동 중과 같은 때에, 컴퓨터(710) 내의 구성요소들 사이의 정보 전송을 돕는 기본 루틴을 포함하는 기본 입/출력 시스템(BIOS)(733)은 통상적으로 ROM(731)에 저장되어 있다. RAM(732)은 통상적으로 처리 장치(720)가 즉시 액세스 할 수 있고 및/또는 현재 동작시키고 있는 데이터 및/또는 프로그램 모듈을 포함한다. 예로서, 도 7은 운영 체제(734), 애플리케이션 프로그램(735), 기타 프로그램 모듈(736) 및 프로그램 데이터(737)를 도시하고 있지만 이에 제한되는 것은 아니다.
컴퓨터(710)는 또한 기타 이동식/비이동식, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 저장매체를 포함한다. 단지 예로서, 도 7은 비이동식·비휘발성 자기 매체에 기록을 하거나 그로부터 판독을 하는 하드 디스크 드라이브(741), 이동식·비휘발성 자기 디스크(752)에 기록을 하거나 그로부터 판독을 하는 자기 디스크 드라이브(751), CD-ROM 또는 기타 광 매체 등의 이동식·비휘발성 광 디스크(756)에 기록을 하거나 그로부터 판독을 하는 광 디스크 드라이브(755)를 포함한다. 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있는 기타 이동식/비이동식, 휘발성/비휘발성 컴퓨터 기억 매체로는 자기 테이프 카세트, 플래시 메모리 카드, DVD, 디지털 비디오 테이프, 고상(solid state) RAM, 고상 ROM 등이 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 하드 디스크 드라이브(741)는 통상적으로 인터페이스(740)와 같은 비이동식 메모리 인터페이스를 통해 시스템 버스(721)에 접속되고, 자기 디스크 드라이브(751) 및 광 디스크 드라이브(755)는 통상적으로 인터페이스(750)와 같은 이동식 메모리 인터페이스에 의해 시스템 버스(721)에 접속된다.
위에서 설명되고 도 7에 도시된 드라이브들 및 이들과 관련된 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터(710)를 위해, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 및 기타 데이터를 저장한다. 도 7에서, 예를 들어, 하드 디스크 드라이브(741)는 운영 체제(744), 애플리케이션 프로그램(745), 기타 프로그램 모듈(746), 및 프로그램 데이터(747)를 저장하는 것으로 도시되어 있다. 여기서 주의할 점은 이들 컴포넌트가 운영 체제(734), 애플리케이션 프로그램(735), 기타 프로그램 모듈(736), 및 프로그램 데이터(737)와 동일하거나 그와 다를 수 있다는 것이다. 애플리케이션 프로그램(735)은 예를 들어 도 1의 컴퓨팅 장치(102 또는 104)의 프로그램 모듈들을 포함한다. 프로그램 데이터(737)는 예를 들어 도 1의 컴퓨팅 장치(102 또는 104)의 프로그램 데이터를 포함한다. 운영 체제(744), 애플리케이션 프로그램(745), 기타 프로그램 모듈(746) 및 프로그램 데이터(747)에 다른 번호가 부여되어 있다는 것은 적어도 이들이 다른 사본(copy)이라는 것을 나타내기 위한 것이다.
사용자는 키보드(762), 및 마우스, 트랙볼(trackball) 또는 터치 패드로 통상적으로 칭해지는 포인팅 장치(761) 등의 입력 장치를 통해 명령 및 정보를 컴퓨 터(710)에 입력할 수 있다. 다른 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, 조이스틱, 게임 패드, 위성 안테나, 스캐너 등을 포함할 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치는 종종 시스템 버스(721)에 결합된 사용자 입력 인터페이스(760)를 통해 처리 장치(720)에 접속되지만, 병렬 포트, 게임 포트 또는 USB(universal serial bus) 등의 다른 인터페이스 및 버스 구조에 의해 접속될 수도 있다.
모니터(791) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 비디오 인터페이스(790) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(721)에 접속될 수 있다. 모니터 외에, 컴퓨터는 프린터(796) 및 오디오 장치(들)(797) 등의 기타 주변 출력 장치를 포함할 수 있고, 이들은 출력 주변장치 인터페이스(795)를 통해 접속될 수 있다.
컴퓨터(710)는 원격 컴퓨터(780)와 같은 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 접속을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 일 구현예에서, 원격 컴퓨터(780)는 도 1의 컴퓨팅 장치(102) 또는 네트워크화된 컴퓨터(104)를 나타낸다. 비록 메모리 저장 장치(781)만이 도 7에 도시되어 있지만, 원격 컴퓨터(780)는 퍼스널 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있고, 그 특징 구현의 기능으로서, 컴퓨터(710)와 관련하여 상술된 구성요소들의 대부분 또는 그 전부를 포함한다. 도 7에 도시된 논리적 접속으로는 LAN(771) 및 WAN(773)이 있지만, 기타 네트워크를 포함할 수도 있다. 이러한 네트워킹 환경은 사무실, 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network), 인트라넷, 및 인터넷에서 일반적인 것이다.
LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(710)는 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(770)를 통해 LAN(771)에 접속된다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(710)는 통상적으로 인터넷과 같은 WAN(773)을 통해 통신을 설정하기 위한 모뎀(772) 또는 기타 수단을 포함한다. 내장형 또는 외장형일 수 있는 모뎀(772)은 사용자 입력 인터페이스(760) 또는 기타 적절한 메커니즘을 통해 시스템 버스(721)에 접속될 수 있다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(710) 또는 그의 일부와 관련하여 기술된 프로그램 모듈은 원격 메모리 저장 장치에 저장될 수 있다. 예로서, 도 7은 원격 애플리케이션 프로그램(785)이 메모리 장치(781)에 있는 것으로 도시하고 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 도시된 네트워크 접속은 예시적인 것이며 이 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다.
결론
본 내용이 구조적 특성 및/또는 방법론적 액트에 특정한 언어로 기술되었지만, 첨부된 특허청구범위에서 정의되는 내용은 기술된 특정 특성 또는 액트에 제한될 필요가 없음을 이해해야 한다. 오히려, 본 특허청구된 발명을 구현하는 예시적인 형태로서 특정 특성 및 액트가 개시된다. 예를 들면, 도 2에서는 엔진(110)이 검색 애플리케이션(206) 내에 있는 것으로 도시되어 있지만, UIM 엔진(110)은 검색 애플리케이션(206) 이외의 곳에 존재할 수도 있다. 예를 들면, UIM 엔진(110)은 운영 체제 내에 포함될 수 있다. 이와 다르게는, UIM 엔진(110)은 개별적인 애플리케이션으로서 존재할 수 있다. 따라서, 특정 특성 및 액트는 본 특허청구되는 발명을 구현하는 예시적인 형태로서 개시된다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터로서,
    프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결된 메모리 ― 상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하며, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들은 암시적 사용자 의도 마이닝(implicit user intention mining)을 이용한 동적 검색을 위한 것으로, 정보 수집(collecting information)을 포함하는 동작들을 상기 컴퓨터상에서 수행하기 위한 사용자 의도 마이닝 엔진을 포함함 - 를 포함하되,
    수집된 상기 정보는,
    상기 컴퓨터에서 사용자에 의해 송신되거나 수신된 이메일 및 인스턴트 메시지로부터의 정보,
    상기 검색과 동시에 상기 컴퓨터상에서 실행 중인 다른 애플리케이션으로부터의 정보,
    상기 검색 이외에 이용가능한 상기 사용자의 관심, 선호 및 행위(behavior)로부터의 정보, 및
    상기 사용자에 의해 유발된 검색에 의해 제1 윈도우에 리턴된 검색 결과들에 대한 자연스러운 사용자 응답(natural user response)으로부터의 정보를 포함하며,
    상기 사용자 의도 마이닝 엔진은 상기 정보를 사용하여 상기 검색을 세밀하게 구별하고(refine),
    상기 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보는,
    상기 검색 중에 상기 사용자가 상호작용하는 다른 애플리케이션,
    특정한 리턴 결과에 대한 상기 사용자의 클릭 횟수,
    상기 특정한 리턴 결과를 검토하는데 사용자가 소모한 시간(a length of time), 및
    상기 특정한 리턴 결과에의 가중치 할당을 포함하고,
    상기 사용자 의도 마이닝 엔진은,
    상기 사용자에 대해 동적으로 수집된 정보에 응답하여 세밀하게 구별된 검색의 결과들을 동적으로 갱신하기 위해 상기 컴퓨터상에 사용자 인터페이스의 제2 윈도우를 구성하고,
    상기 사용자가 상기 제2 윈도우에서 상기 결과들에 대해 상호작용하는 것을 허용하며,
    상기 제2 윈도우에서의 상기 검색 결과들에 대한 상기 사용자의 상호작용으로부터 상기 사용자에 관한 추가 관심 및 행위 정보를 마이닝하고,
    상기 추가 관심 및 행위 정보에 기초하여 추가적으로 세밀하게 구별된 검색으로부터의 결과들을 상기 제1 윈도우에 제시하며,
    상기 마이닝은 추가로,
    특정한 검색 결과로부터 상기 사용자가 따라간(follow) 링크의 수를 추적하고,
    상기 검색과 동시에 상기 사용자 컴퓨팅 시스템에서 실행 중인 다른 애플리케이션들로부터 정보를 수집하는
    컴퓨터.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보는, 상기 사용자가 방문한 웹사이트들로부터의 메타데이터 또는 그 밖의 정보를 포함하는
    컴퓨터.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보는, 상기 검색에 의해 리턴된 특정 결과 ― 상기 검색에 의해 리턴되는 결과는 상기 사용자에 의해 선택됨 ― 에 대해 사용자가 행하는 사용자 클릭의 횟수, 및 지정된 웹사이트로부터 상기 사용자가 따라간 링크의 수 중 적어도 하나를 포함하는
    컴퓨터.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 의도 마이닝 엔진은 또한, 상기 사용자에 의해 입력된 검색 용어의 길이를 포함하는 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보를 수집하는
    컴퓨터.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 의도 마이닝 엔진은 또한, 상기 사용자에 의해 입력된 초기 검색 용어 및 후속 검색 용어를 포함하는 자연스러운 사용자 응답으로부터의 정보를 수집하는
    컴퓨터.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 의도 마이닝 엔진은 또한, 상기 사용자에 의해 액세스된 파일로부터의 정보 및 상기 사용자에 의해 상기 컴퓨터에 입력된 정보 중 하나를 포함하는 자연스러운 응답으로부터의 정보를 수집하는
    컴퓨터.
  7. 삭제
  8. 사용자 컴퓨팅 시스템 상의 프로세서에 의해 실행가능한 컴퓨터 프로그램 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 컴퓨터 프로그램 명령어는,
    사용자로부터 검색 용어를 획득하는 단계;
    상기 검색 용어에 기초하여 검색을 수행하는 단계;
    상기 검색 용어에 기초한 검색 결과들을 주(primary) 윈도우에 제시하는 단계;
    상기 검색 결과들에 대한 사용자의 자연스러운 응답을 마이닝하는 단계 - 상기 자연스러운 응답을 마이닝하는 단계는, 특정한 리턴 결과에 대한 상기 사용자의 클릭 횟수를 모니터링하는 단계, 상기 특정한 리턴 결과로부터 상기 사용자가 따라간 링크의 수를 추적하는 단계, 및 상기 사용자가 상기 특정한 리턴 결과를 검토하는데 소모한 시간을 모니터링하는 단계를 포함하고, 상기 시간을 모니터링하는 단계는 하나의 검색 결과에 대한 클릭 및 다른 검색 결과에 대한 클릭 사이에 경과한 시간(an amount of time)을 모니터링하는 단계를 포함함 - ;
    적어도 상기 마이닝에 기초하여 특정한 리턴 결과에 가중치를 할당하는 단계;
    상기 검색 이외의 식별된 상기 사용자의 관심, 선호 및 행위로부터의 정보, 상기 검색과 동시에 상기 사용자 컴퓨팅 시스템에서 실행중인 다른 애플리케이션으로부터의 정보, 상기 검색 중에 상기 사용자가 상호작용하는 다른 애플리케이션으로부터의 정보, 상기 컴퓨팅 시스템에서 상기 사용자에 의해 송신 또는 수신된 이메일 및 인스턴트 메시지로부터의 정보를 의도 마이닝하는(intention mining) 단계;
    상기 자연스러운 응답의 마이닝 및 상기 의도 마이닝에 적어도 부분적으로 기초하여 검색을 세밀하게 구별(refine)하는 단계;
    세밀하게 구별된 검색 결과들을 제2 윈도우에 리턴하는 단계;
    상기 세밀하게 구별된 검색의 결과들을 상기 제2 윈도우에서 상기 사용자에게 표시하는 단계;
    상기 사용자의 의도 및 자연스러운 응답 정보에 응답하여 상기 세밀하게 구별된 검색의 결과들을 동적으로 갱신하는 단계;
    상기 사용자가 상기 세밀하게 구별된 검색의 결과들에 대해 상호작용하는 것을 허용하는 단계;
    상기 제2 윈도우에서의 상기 검색 결과들에 대한 상기 사용자의 상호작용으로부터 상기 사용자에 관한 추가 의도 및 자연스러운 응답 정보를 마이닝하는 단계; 및
    상기 추가 의도 및 자연스러운 응답 정보에 기초하여 추가로 세밀하게 구별된 검색으로부터의 결과들을 상기 주 윈도우에 제시하는 단계를 수행하기 위한 명령어들을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 사용자가 이용해 왔던 서버 및 클라이언트 장치 양쪽 모두로부터 사용자 선호와 관련된 정보를 수집하는 단계를 수행하기 위한 명령어를 더 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 세밀하게 구별하는 단계는, 상기 사용자에 의해 각각의 자연스러운 응답이 행해진 후 상기 검색을 세밀하게 구별하는 단계를 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 세밀하게 구별하는 단계는, 상기 사용자에 의해 사전설정된 횟수의 자연스러운 응답이 행해진 후에 상기 검색을 세밀하게 구별하는 단계, 및 사전설정된 시간이 경과한 후에 상기 검색을 세밀하게 구별하는 단계 중 하나를 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 리턴하는 단계는, 상기 세밀하게 구별된 검색 결과들을 갱신 윈도우(updating window)에 제시하는 단계를 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  13. 컴퓨터에 기반한 방법으로서,
    하나 이상의 검색 용어들의 입력을 통해 사용자에 의해 유발된 검색의 결과들을 제1 윈도우에 표시하는 단계;
    상기 사용자가 상기 검색 결과들에 대해 상호작용할 수 있게 하는 단계;
    상기 컴퓨터에서 상기 사용자에 의해 송신 또는 수신된 이메일과 인스턴트 메시지로부터 그리고 상기 검색 결과들에 대한 상기 사용자의 상호작용으로부터 상기 사용자와 관련된 관심 및 행위 정보를 마이닝하는 단계 - 상기 마이닝하는 단계는, 특정한 리턴 결과에 대한 상기 사용자의 클릭 횟수를 모니터링하는 단계, 하나의 검색 결과에 대한 클릭 및 다른 검색 결과에 대한 클릭 사이에 경과한 시간을 모니터링하는 단계, 및 상기 마이닝에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 특정한 리턴 결과에 가중치를 할당하는 단계를 포함함 - ;
    상기 마이닝된 관심 및 행위 정보에 기초하여 상기 검색을 세밀하게 구별하는 단계;
    상기 마이닝된 관심 및 행위 정보에 기초하여 세밀하게 구별된 검색의 결과들을 제2 윈도우에 리턴하는 단계;
    상기 사용자의 관심 및 행위 정보에 응답하여 상기 세밀하게 구별된 검색의 결과들을 동적으로 갱신하는 단계;
    상기 사용자가 상기 제2 윈도우에서 결과들과 사용작용하는 것을 허용하는 단계;
    상기 제2 윈도우에서의 상기 검색 결과들에 대한 상기 사용자의 상호작용으로부터 상기 사용자에 관한 관심 및 행위 정보를 추가로 마이닝하는 단계;
    추가적인 관심 및 행위 정보에 기초하여 추가적으로 세밀하게 구별된 검색으로부터의 결과들을 상기 제1 윈도우에 제시하는 단계를 포함하되,
    상기 마이닝하는 단계는
    특정한 검색 결과로부터 상기 사용자가 따라간 링크의 수를 추적하는 단계; 및
    상기 검색과 동시에 상기 사용자 컴퓨팅 시스템에서 실행 중인 다른 애플리케이션으로부터 정보를 수집하는 단계를 포함하는
    컴퓨터 기반 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    사용자의 관심 및 행위 정보가 나타나도록 하기(develop) 위해, 상기 검색 이외의, 사용자의 파일 및 사용자의 액션을 검토하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터 기반 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 마이닝하는 단계는, 상기 검색 중에 상기 사용자가 상호작용하는 다른 애플리케이션으로부터 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는
    컴퓨터 기반 방법.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
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