KR101311022B1 - 클릭 간격 결정 - Google Patents

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Abstract

클릭 간격 값의 효율적인 결정은 집적된 문서 중 각각의 문서에 대해 국부적으로 저장된 반전 인덱스에 포함된 데이터로부터 생성된다. 클릭 간격은 클릭 수 또는 일 문서에서 또 다른 문서로의 네트워크상의 사용자 이동을 측정한 것이다. 특정 단어는 국부적으로 저장된 반전 인덱스에 포함된다. 특정 단어는 원문 문서를 목표 문서의 집합에 관련된다. 특정 단어들 중의 일부에 포함되어 전달된 질의에 따라 반전 인덱스가 목표 문서들의 대응 집합에 대해 질의된 때에, 클릭 간격이 원문 문서에 할당된다. 프로세스는 집적된 문서의 각 문서들에 대해서 반복된다.
Figure R1020087007702
클릭 간격(click determination), 반전 인덱스, 앵커 텍스트

Description

클릭 간격 결정{CLICK DISTANCE DETERMINATION}
텍스트 문서 검색에서, 통상적으로 사용자는 질의를 검색 엔진에 입력한다. 검색 엔진은 인덱싱된 문서들의 데이터베이스에 대해 질의를 평가하여 질의를 가장 잘 만족시키는 문서들의 평가 리스트를 반환한다. 질의를 만족시킨 정도에 대한 측정치를 나타내는 점수는, 검색엔진에 의해 알고리즘으로 생성된다. 통상적으로 이용되는 점수 알고리즘은 질의를 검색어들로 분리하는 단계와 검색될 텍스트 문서의 본문 내의 개별적인 용어들의 등장에 관한 통계 정보를 이용하는 단계에 기초한다. 문서들은 대응 점수에 따라 평가 순서대로 리스트 되며, 따라서 사용자는 검색 결과 리스트의 첫 줄에서 가장 잘 일치하는 검색 결과를 볼 수 있다.
검색엔진이 결과의 질을 향상시키기 위해 사용할 수 있는 또 다른 평가는 순위 결과를 선택된 평가 기능에 의해 변경하는 것이다. 일 예시적인 평가 기능은 일 페이지가 다른 페이지에 링크되는 경우 다른 페이지에 대해 투표를 효과적으로 하는 것을 결정한다. 페이지에 대해 더 많은 표가 투표될수록, 페이지의 중요도는 더 높아진다. 또한 평가 기능은 누가 투표를 했는지를 고려할 수 있다. 페이지의 중요도가 높을수록, 페이지에 투표된 표의 중요도는 더 높아진다. 표들은 집적되고, 네트워크상의 페이지 평가의 컴포넌트로 사용된다.
평가 기능은 평가의 질을 향상시키기 위해 사용된다. 그러나, 평가 기능의 효율성은 네트워크의 망의 형태에 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 위에서 기술된 투표를 이용한 평가 기능은 인트라넷 환경에서 비효율적일 수 있다. 인트라넷은 인터넷과 동일한 몇몇 프로토콜을 사용하는 네트워크이지만, 회사의 직원 같은 하위 집합의 사용자에 의해서만 접근가능하다. 인트라넷의 페이지는 인터넷과 동일하게 설계되거나 연결되지 않으므로, 평가 기능에 의해 생성되는 결과의 관련성은 인터넷 환경과 비교해서 떨어질 수 있다.
본 발명의 태양은 클릭 간격에 따라 검색 결과를 평가하기 위한 단기간 클릭 간격 결정을 제공하는 기술에 관한 것이다. 이 클릭 간격은 다른 클릭 간격 결정 방법들과 관련해서 비교적 단기간의 기간 내에 결정된다. 클릭 간격은 웹 사이트의 주어진 페이지에 도달하는데 필요한 클릭의 수를 측정하는 질의 독립형 관련성 측정치이다. 보통 네트워크상의 문서들은 루트 노드 및 루트 노드에서 다른 노드로 뻗어가는 후속 가지로 이루어진 트리 구조로 구성된다. 보통 인트라넷의 루트 노드는 홈페이지로 지칭된다.
트리 구조에서, 클릭 간격은 루트 노드로부터 통과한 경로 상의 가지 수에 의해 표현된다. 클릭 간격이 일 페이지에 대해서 결정되면, 클릭 간격은 페이지의 점수에 포함될 수 있다. 클릭 간격을 포함하는 페이지의 점수는 검색 결과 내의 다른 페이지 간의 페이지 순위를 결정한다.
일 태양에 따르면, 네트워크는 네트워크의 링크 및 페이지와 연관된 속성 테이블을 생성하기 위해 우선 "크롤링"된다. 크롤은 다수의 문서(또는 정보에 관한 임의의 유사 구별 단위)를 인덱스로 지칭되는 데이터베이스 내로 자동으로 수집하는 것을 의미한다. 크롤은 특정 문서 내의 문서 참조 링크를 따라가서 발견된 각각의 문서들을 처리함으로써 네트워크상의 복수의 문서들을 통과한다. 인덱스를 생성하기 위해 문서들은 문서의 키워드 또는 일반 텍스트를 식별하는 것에 의해 처리된다.
예시적인 인덱스는 단어 열 및 단어가 발견될 수 있는 문서를 표시하는 열을 포함하는 반전 리스트가 될 수 있다. 사용자가 하나 이상의 검색어들을 입력한 경우, 결과는 획득되고 클릭 간격 기능을 포함하는 평가 알고리즘이 적용된다. 일 페이지에 대해 결정된 클릭 간격에 기초하여, 클릭 간격 기능은 사용자에게 반환되는 특정 페이지의 점수에 긍정적으로 또는 부정적으로 영향을 미쳐 결과를 정제한다.
여기 기술된 클릭 간격 결정은, 검색 결과를 평가하는 평가 엔진과 국부적으로 관련하여 클릭 간격 결정을 생성하는 것에 의해, 클릭 간격을 결정하는데 필요한 시간을 감소시킨다. 원문 문서를 식별하는 특정 단어는 반전 인덱스에 포함되고, 원문 문서 및 원문 문서를 공유하는 목표 문서들의 리스트들 간의 연관성을 생성한다. 반전 인덱스를 통과함으로써, 클릭 간격은 특정 단어 및 특정 단어가 관련된 문서들의 리스트들을 검사하는 것에 의해 결정될 수 있다. 반전 인덱스는 다른 데이터 테이블 또는 문서 자료 그 자체를 반복적으로 또는 고비용으로 참고할 필요 없이 검사된다.
발명의 간단한 설명은 실시예에서 더 후술될 개념들을 발췌하여 간단하게 소개하기 위해 제공된다. 발명의 간단한 설명은 청구 대상의 주요 특징 또는 핵심 특징을 식별하거나 청구 대상의 범위를 결정하는데 도움을 주기 위한 목적이 아니다.
본 발명의 비제한적이며 비한정적인 예시들은 달리 특정되지 않는 한, 도면 부호가 그에 대응하는 구성요소를 다양한 관점에서 나타내는 이하의 도면들을 참고하여 기술된다.
도 1은 일 예시적인 실시예가 사용될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시한 도.
도 2는 클릭 간격의 단기간 결정을 위한 기능을 포함할 수 있는 검색 결과를 평가하기 위한 시스템을 도시한 도.
도 3은 예시적인 네트워크 그래프를 도시한 도.
도 4는 예시적인 계층 네트워크 그래프를 도시한 도.
도 5는 문서들을 인덱싱하기 위한 예시적인 시스템의 기능 블록도.
도 6은 인덱스의 예시적인 구조에 관한 기능 블록도.
도 7은 본 발명에 따라 클릭 간격을 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 논리 흐름도.
본 발명의 실시예는, 출원서의 일부분을 구성하고 본 발명을 실시하기 위한 특정의 예시적인 실시예를 도시하는 첨부된 도면을 참고하여, 이하에서 더 상세히 기술된다. 그러나 실시예는 수많은 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기 기술된 실시예에 한정되는 것으로 해석되지 않는다. 그보다는, 이러한 실시예는 개시를 완전하게 하고 당업자에게 본 발명의 범위를 완전하게 전달하기 위해서 제공된다. 본 발명의 실시예는 방법, 시스템 또는 장치로 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예는 완전 하드웨어 구현, 완전 소프트웨어 구현 또는 소프트웨어 및 하드웨어 특성을 조합한 구현의 형태를 취할 수 있다. 따라서, 이하 기술되는 설명은 한정의 의미로 해석될 수 없다.
본 발명의 다양한 실시예의 논리 동작들은 (1) 컴퓨팅 시스템상에서 실행되는 컴퓨터로 구현된 단계들의 시퀀스 및/또는 (2) 컴퓨팅 시스템 내의 상호연결된 머신 모듈들로 구현된다. 이러한 구현은 본 발명을 구현하는 컴퓨팅 시스템의 수행 요건에 달려있는 선택의 문제이다. 따라서, 여기 기술된 본 발명의 실시예를 구성하는 논리 동작들은 동작들, 단계들 또는 모듈들을 선택적으로 의미한다.
예시적인 운영환경
도 1을 참조하여, 본 발명을 구현하기 위한 예시적인 시스템은 컴퓨팅 장치(100) 같은 컴퓨팅 장치를 포함한다. 컴퓨팅 장치(100)는 클라이언트, 서버, 휴대 장치 또는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 가장 기본 구성에서, 일반적으로 컴퓨팅 장치(100)는 적어도 하나의 프로세스 유닛(102) 및 시스템 메모리(104)를 포함한다. 컴퓨팅 시스템의 정밀한 구성 및 유형에 따라, 시스템 메모리(104)는 휘발성(예컨대, RAM), 비휘발성(예컨대, ROM, flash memory 등), 또는 이들의 조합일 수 있다. 일반적으로 시스템 메모리(104)는 운영 시스템(105), 하나 이상의 애플 리케이션(106)을 포함하며, 프로그램 데이터(107)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 애플리케이션(106)은 본 발명의 기능을 구현하기 위한 클릭 간격 결정 애플리케이션(120)을 포함한다. 도 1에서 점선(108) 내의 컴포넌트들은 기본 구성을 도시한다.
컴퓨팅 장치(100)는 부가적인 특징 또는 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(100)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프와 같은 부가적인 데이터 저장 장치(이동가능 및/또는 비이동식)도 포함할 수 있다. 도 1에서 이동식 저장 장치(109) 및 비이동식 저장 장치(110)는 이 같은 부가적인 저장 장치를 도시한다. 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터 같은 정보를 저장하기 위해 임의의 방법 또는 기술에 의해 구현된, 휘발성 매체 및 비휘발성 매체, 이동식 매체 및 비이동식 매체를 포함할 수 있다. 시스템 메모리(104), 이동식 저장 장치(109), 그리고 비이동식 저장 장치(110)는 전부 컴퓨터 저장 매체의 예이다. 컴퓨터 저장 매체는, RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disks) 또는 다른 광학 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 이용될 수 있고 컴퓨팅 장치(100)에 의해 접근가능한 다른 매체를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 이 같은 임의의 컴퓨터 저장 매체는 장치(100)의 일부분일 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(100)는 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 장치, 터치 입력 장치 등과 같은 입력 장치(들)(112)를 포함할 수 있다. 또한, 디스플레이, 스피커, 프린터 등과 같은 출력 장치(들)(114)가 포함될 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 예컨대 네트워크상에서 상기 장치가 다른 컴퓨팅 장치(118)와 통신하는데 이용되는 통신 연결(116)을 포함한다. 통신 연결(116)은 통신 매체의 예시이다. 통상적으로, 캐리어 웨이브(carrier wave) 또는 다른 송신 메커니즘 같은 통신 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 변조된 데이터 신호 내의 다른 데이터에 의해 구현될 수 있으며, 임의의 정보 송신 매체를 포함한다. "변조된 데이터 신호"는 하나 이상의 특징 집합을 가지거나, 신호 내에서 정보를 암호화하는 방식으로 변경된 신호를 의미한다. 한정이 아닌 예시로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 연결 같은 유선 매체와 음파, RF, 적외선 및 다른 무선 매체 같은 무선 매체를 포함한다. 여기서 사용된 컴퓨터 판독가능 매체라는 용어는 저장 매체와 통신 매체를 모두 포함한다.
단기간 클릭 간격 결정을 위한 예시적인 실시예
컴퓨팅 장치(100)를 포함하는 시스템에 의해 실행되는 실시예는 네트워크상에 포함된 특정 문서에 대한 클릭 간격을 결정하기 위해 제공된다. 그런 후, 여기 기술된 바와 같이, 결정된 클릭 간격은 검색 엔진에 의해 생성된 검색 결과의 평가를 정제하기 위해 사용될 수 있다.
여기 기술된 개시 및 청구항이 다양한 대체 실시예를 포함하도록 하는 포괄적 의미를 제외하고는, 개시 및 청구항에 사용된 이하의 용어들은 이하의 의미로 일반적으로 정의된다.
일반적으로 "앵커 텍스트"는 이동을 목표 문서로 연결하는 원문 문서에 포함된 링크와 연관된 텍스트로 정의된다. 검색 질의의 관점에서, 원문 문서에 포함된 앵커 텍스트는 목표 문서의 평가를 향상시킨다. 예를 들어, 질의가 몇몇 앵커 텍스트의 단어와 일치하는 경우, 앵커 텍스트의 목표 문서의 연관성 순위가 상승한다.
일반적으로 "클릭 간격"은 두 문서들(예컨대, 문서 1 및 문서 2) 간을 이동하는데 필요한 클릭들 또는 링크들의 최소 수를 의미한다. 문서 1이 높은 단계의 신빙성을 가진("신뢰성") 웹 페이지로 일반적으로 인식되는 경우, 문서 2의 신뢰성은 두 문서 간의 클릭 간격이 적은 경우 올라간다. 페이지의 신빙성(신뢰성)의 단계는 검색 엔진의 평가 알고리즘에서 사용될 수 있는 질의 독립형 관련성 측정치이다.
일반적으로 "문서"는, 네트워크 문서, 파일, 폴더, 웹 페이지 및 다른 리소스 같이, 검색 질의의 결과 또는 네트워크의 크롤의 결과로 반환될 수 있는 임의의 가능한 리소스를 의미한다.
클릭 간격 결정이 검색 엔진을 위한 평가 기능을 정제하기 위해 사용될 수 있도록, 일반적으로 본 발명의 실시예는 클릭 간격 결정을 생성하는 기술에 관한 것이다. 통상적으로 검색 엔진의 질은 평가 기능에 의해 할당되는 순위를 따르는 문서들의 관련성에 의해 결정된다. 평가 기능은 복수의 특성들에 기초할 수 있다. 이러한 특성들 중 몇몇은 질의에 의존할 수 있는 반면, 다른 특성들은 질의 독립형으로 여겨질 수 있다. 클릭 간격은 홈페이지 또는 신뢰할 만한 URL로부터 주어진 페이지에 대한 질의 독립형 관련성 측정치이다. 웹 그래프(도 3 및 도 4 참조) 상 에서, 클릭 간격은 신뢰성 있는 페이지 및 주어진 페이지 간의 최단 경로를 나타낼 수 있다. 이전 실시예에서, 알고리즘은 폭 1의 통과를 수행했으며 그래프의 주어진 노드에서 다른 모든 노드들 간의 간격을 연산했다. 통과가 완성되기까지 N 회 반복이 필요했으며, N은 그래프의 지름(최단 간격의 최대값)이다. 변수 N은 그래프 상의 노드의 총 개수보다 작을 수 있다.
도 2는 본 발명에 따라 클릭 간격의 단기간 결정을 위한 기능을 포함할 수 있는 검색 결과를 평가하기 위한 시스템을 도시한다. 검색 엔진(200)은 복수의 질의어들을 포함하는 질의를 수신한다. 질의어가 구(phrase)인 경우 각 질의어는 복수의 컴포넌트어들을 포함할 수 있다(예를 들어, "문서 관리 시스템"은 단수의 질의어로 여겨질 수 있다). 추가하여, 질의는 종래의 검색 엔진에 의해 일반적으로 지원되는 불 연산자(Boolean operator), 제약(constraint) 등과 같은 하나 이상의 연산자를 포함할 수 있다.
분산 네트워크상의 복수의 문서들(210, 212, 214, 216)은 검색에 이용될 수 있다. 실제 과정에서, 검색엔진은 소정의 문서 및 통상적으로 다수의 문서(예를 들어 백만 개)를 포함하는 집합을 검색할 수 있다. 인터넷 환경에서 인트라넷 환경으로 갈수록 문서의 분량이 줄어들지만, 십억에서 백만으로 감소하므로 문서의 상대적 수는 여전히 크다. (도시되지 않은) 인덱싱 모듈은 각각의 문서에 대한 개별적인 문서 통계(예를 들어 218, 220, 222, 224)를 생성한다. 문서 통계는 인덱스(226)에 저장된다.
검색 엔진(200)은 질의 및 대응하는 문서 통계에 기초하여 각각의 문서에 대 한 검색 점수(228)를 결정하기 위해 인덱스(226)를 참고한다. 본 발명에서, 포함된 문서 통계 중 일부는 문서의 클릭 간격이다. 또 다른 실시예에서, 또 다른 포함된 문서 통계는 문서와 연관된 URL 거리이다. 그런 후, 클릭 간격 및 URL 거리는 문서의 최종 점수를 만들기 위해 질의 의존형 통계와 결합한다. 그런 후, 검색 알고리즘에 의해 질의와 가장 관련 있는 것으로 여겨지는 문서 리스트를 사용자에게 제공하기 위해서, 문서 점수(228)는 통상적으로 내림차순으로 순위가 매겨진다.
도시된 시스템에서, 검색 엔진(200)은 문서의 검색 점수를 결정하는데 있어서 문서의 클릭 간격을 고려하는 클릭 간격 평가 검색 엔진을 나타낸다. 일 실시예에서, 홈페이지로부터의 클릭 간격은 페이지의 중요도의 측정치이며, 신뢰성 있는 페이지로의 계층에 더 가까이에 있는 페이지들은 계층이 더 낮은 페이지들보다 더 중요도가 높다. 그러나, 반대의 경우가 유효한 다른 시나리오가 존재할 수 있으며, 이 시나리오에서 계층이 낮은 문서는 계층이 높은 페이지들보다 더 중요하게 여겨진다. 질의에 따르기보다는 문서의 전반적인 중요도를 평가하기 때문에, 클릭 간격은 질의 독립형 관련성 측정치로 여겨진다(예를 들어, 질의 의존형 평가 기능은 검색어가 문서에 등장한 횟수를 세는 것이다).
도 3은 본 발명에 따르는 예시적인 네트워크 그래프를 도시한다. 네트워크 그래프는 노드(예컨대, 310) 및 엣지(edge) 또는 링크(예컨대, 320)를 포함한다. 노드들(예컨대, 310)은 페이지 및 검색 질의에 대한 결과로 반환될 수 있는 네트워크상의 다른 리소스를 나타낸다. 링크(예컨대, 320)는 페이지 리스트 상의 이동 링크의 사용을 통해 페이지들 중 각각의 페이지를 서로 연결한다. 링크 정보의 집 합은 특정 페이지에 대한 클릭 간격을 연산하는데 이용될 수 있는 각각의 페이지에 대해 수집될 수 있다.
일 실시예에서, 노드(330)는 고신뢰도 페이지 또는 문서 그룹에 대한 네트워크상의 루트 노드를 나타낸다. 네트워크의 잔여 페이지들에 대한 클릭 간격은 노트(330)로부터 연산된다. 예를 들어, 노드(340)는 노드(330)로부터 두 개 "클릭들"의 클릭 간격을 가진다. 상기 기술된 바와 같이, "클릭들"은 고신뢰도 페이지로부터 가장 짧은 경로 상에서 통과한 가지의 수를 의미한다. 노드(330)로부터의 다른 경로들이 노드(340)에 도달하도록 선택될 수 있었지만, 클릭 간격은 가장 짧은 경로와 연관된다.
네트워크 그래프(300)는 특정 순서를 따르지 않는 노드로 도시되며, 이러한 특성은 인터넷과 유사할 수 있다. 순서의 부재로, 페이지를 평가하기 위한 클릭 간격의 적용가능성을 개념화하기는 난해하다. 그러나, 일반적으로 페이지 및 리소스의 네트워크는 이하의 도 4에 도시된 적용 순서에 따른다.
도 4는 본 발명에 따르는 예시적인 계층 네트워크 그래프를 도시한다. 계층 네트워크 그래프(400)는, 노드(예컨대, 410) 및 링크(예컨대, 420)도 포함한다는 점에서, 도 3에 도시된 네트워크 그래프(300)와 유사하다. 그러나 계층 네트워크 그래프(400)는 구조화된 사이트 또는 인트라넷의 고유 계층에 기초한다. 따라서, 계층 네트워크 그래프(400)는 루트 노드로부터 뻗어가는 가지들을 포함하는 트리 구조로 개념화될 수 있다.
계층 네트워크 그래프(400)에 관해, 클릭 간격의 적용가능성 및 연산은 좀 더 이해가능하다. 예를 들어, 노드(330)는 고신뢰도 노드 또는 트리의 루트 노드에 대응한다. 그러므로 노드(340)는 루트 노드로부터의 3 개의 클릭들 또는 사용자 이동을 의미하는 연관된 클릭 간격 3을 갖는다. 다르게 표현하면, 사용자는 노드(330)에서 노드(340)로 이동하기 위해 트리의 3 개의 가지들을 통과하는 것이 필요하므로, 역시 클릭 간격은 3이다.
도 3 및 도 4에 표현된 네트워크 그래프들은 클릭 간격을 연산하기 위해 문서의 인덱싱 중 메모리에서 구조화된 그래프들의 예이다. 인덱싱 중에 그래프를 구조화하는 것에 의해, 클릭 간격이 인덱스에 저장된 문서 통계들 중에 포함될 수 있고 페이지를 평가하기 위해 사용될 수 있다.
도 5는 본 발명에 따라 문서들을 인덱싱하기 위한 예시적인 시스템의 기능 블록도를 도시한다. 시스템(500)은 인덱스(510), 파이프라인(520), 문서 인터페이스(530), 클라이언트 인터페이스(540), 앵커 텍스트 플러그인(550), 인덱싱 플러그인(560) 및 앵커 텍스트 테이블(570)을 포함한다.
인덱스(510)는 구조화되어 주 파티션을 포함하는 개별 인덱스 파티션 및 앵커 텍스트를 위한 또 다른 파티션을 포함한다. 또 다른 실시예에서, 개별 앵커 텍스트 인덱스는 인덱스(510)에 의해 표현된 반전 인덱스에 부가하여 제공된다. 인덱스(510)의 자세한 설명은 도 6의 설명에서 이하 제공된다. 인덱스의 레코드는 클라이언트 질의에 대한 결과를 제공하는데 이용된다. 일 실시예에서, 인덱스(510)는 인덱스 레코드에 대해 저장장치를 집합적으로 제공하는 복수 데이터베이스에 대응한다.
파이프라인(520)은 인덱싱을 위해 문서 또는 문서의 레코드를 획득하기 위한 수집 메커니즘을 예시적으로 표현한다. 파이프라인(520)은 데이터에 대응하는 레코드가 인덱스(510)에 입력되기 전에 다양한 플러그인들(예컨대, 앵커 텍스트 플러그인(550))에 의한 데이터의 필터링을 허용한다.
문서 인터페이스(530)는 복수의 데이터베이스들 및 네트워크 위치들을 검색하기 위해 프로토콜, 네트워크 액세스 포인트 및 데이터베이스 액세스 포인트를 제공한다. 예를 들어, 문서 인터페이스(530)는 로컬 서버의 데이터베이스에 액세스를 제공할 수 있고 현재의 컴퓨팅 장치의 데이터베이스에도 액세스를 제공할 수 있으며, 인터넷에 액세스를 제공할 수 있다. 다른 실시예는 본 발명의 사상 또는 범위에서 벗어나지 않고 다양한 프로토콜을 사용하여 다른 문서 위치에 액세싱할 수 있다.
클라이언트 인터페이스(540)는 검색을 정의하고 개시하기 위해 클라이언트에 의한 액세스를 제공한다. 검색은 키워드, 인덱스 키 및/또는 "스코프 키"에 따라 정의될 수 있다. 스코프 키는 검색 질의의 범위를 더 좁히기 위해 사용되는 단어를 의미한다. 스코프 키는 특정 파일 형식과 관련될 수 있다. 스코프 키를 검색어로 이용한 검색은 검색 결과의 범위를 파일 형식에 대응하는 문서로 제한한다. 파일 형식 같은 속성, 임의의 데이터베이스 또는 URL 같은 위치에 따라, 또는 검색될 문서의 수를 줄이는 다른 기준으로, 검색의 범위는 스코프 키로 좁혀질 수 있다.
앵커 텍스트 플러그인(550)은 다수의 수집 파이프라인 플러그인들 중 하나이다. 앵커 텍스트 플러그인(550)은 앵커 텍스트 및 문서에 포함되는 관련 속성을 식별한다. 문서 인터페이스(530)를 통과하여 제공된 문서들이 크롤링되기 때문에, 앵커 속성들은 앵커 텍스트 플러그인(550)에 의해 수집된다. 일 실시예에서, 실제로 앵커 텍스트 플러그인(550)의 기능은 개별 플러그인으로 제공되기보다는 속성 플러그인에 포함된다. 속성 플러그인은 문서의 모든 필드 및 앵커 속성을 포함하는 연관된 속성을 식별한다. 일 실시예에서, 앵커 텍스트가 목표 문서에 연관되어 있기 때문에, 목표 문서를 앵커 텍스트에 연관시키는 것은 크롤이 완성될 때까지 연기된다. 예를 들어, 문서 A가 인덱싱되고, 문서 A가 문서 B를 가리키는 앵커 텍스트를 포함하는 경우, 앵커 텍스트는 문서 B에 적용된다. 그러나, 문서 A가 그 시점에 인덱싱되고 있기 때문에, 이 프로세스는 연기된다. 또한, 문서 B가 정확하게 인덱싱되기 전에 발견될 필요가 있는, 문서 B에 적용될 복수의 앵커들이 있을 수 있다. 크롤이 완성된 후 목표 문서를 인덱싱하는 것은 인덱싱된 결과의 정확도를 향상시키지만, 이것이 사용가능한 유일한 방법은 아니다.
인덱싱 플러그인(560)은 파이프라인(520)에 연결된 또 다른 플러그인이다. 인덱싱 플러그인은 인덱스(510)를 생성, 파티셔닝 및 갱신하기 위한 메커니즘을 제공한다. 일 실시예에서, 인덱싱 플러그인(560)은 결과를 인덱스(510)에 보내기 전에 크롤링된 문서로부터 생성된 키워드들 및 앵커 텍스트 키들을 일시적으로 캐싱(cache)한 단어 리스트를 제공한다. 인덱스(510)의 레코드는 단어 리스트에 포함된 크롤 결과로부터 생성된다.
앵커 텍스트 테이블(570)은 앵커 텍스트 플러그인(550)에 의해 수집되었던 앵커 속성을 포함한다. 문서 내의 앵커 텍스트의 예로, 앵커 텍스트 테이블(570)은 앵커 텍스트의 레코드 및 앵커 텍스트와 연관된 속성을 포함한다. 도시된 예시에서, 앵커 텍스트 테이블(570)의 레코드는 개별 필드 내의 현재 문서를 식별하는 원문 ID(572), 링크의 목표 문서를 식별하는 목표 ID(574), 앵커 텍스트 엔트리(576) 및 링크(578)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 다른 필드가 앵커 텍스트 테이블(570)에 포함될 수 있다.
단기간 클릭 간격 결정을 구현하기 위해, 특정 단어(예컨대, 580) 또는 스코프 키가 앵커 텍스트 엔트리(576)의 앵커 텍스트로 부가된다. 특정 단어(예컨대, 580)는 앵커 텍스트 테이블(570)의 레코드에 포함된 목표 문서에 대한 원문 문서의 지시를 제공한다. 앵커 텍스트 테이블(570)의 제1 레코드를 검사하면, 특정 단어는 앵커 텍스트의 원문이 문서 A라는 것을 지시하는 "문서 A"이다. 일 실시예에서, 각각의 문서는 문서 ID에 의해 식별된다. 그러므로 특정 단어는 목표 문서를 원문 문서에 연관시키는 앵커 텍스트 인덱스에 추가되도록 고유 단어를 제공하는 다양한 문서 ID의 변형이다.
앵커 텍스트 테이블(570)에 추가된 속성과 더불어, 크롤로부터 수집된 앵커 및 링크 속성은 문서에 대응하는 노드 및 링크에 대응하는 가지(도 4 참조)를 포함하는 네트워크 또는 앵커 그래프의 표현을 생성하는데 사용될 수 있다. 그런 후, 앵커 그래프는 메모리에 로딩될 수 있으며 단기간 클릭 간격 결정을 리졸빙하는데 이용할 수 있다.
기능 블록들 간의 일방향 및 쌍방향 통신의 시스템(500)의 도시에 불구하고, 임의의 통신 형식은 본 발명의 사상 또는 범위에서 벗어나지 않고 또 다른 형식으로 변경될 수 있다(예를 들어, 모든 통신은 일방향 통신보다 쌍방향을 필요로 하는 응답 메시지를 포함할 수 있다).
도 6은 본 발명에 따르는 인덱스의 예시적인 구조를 위한 기능 블록도를 도시한다. 인덱스(600)는 주 인덱스(610) 및 앵커 텍스트 인덱스(620)를 포함한다. 일 실시예에서, 검색 엔진 질의 프로세스와 연관된 다른 데이터 구조에 대해서 인덱스(600)는 국부적으로 저장되는 것으로 여겨진다. 본 실시예에서, 문서 자료는 네트워크상에 존재하며, 데이터 수집 모듈, 플러그인(도 5 참조) 및 플러그인 데이터 구조는 서버상에 존재하며, 오직 인덱스(600)만 로컬 저장 장치 위치에 존재한다. 이로 인해 인덱스(600)에 대한 질의는 자료 또는 다른 데이터 구조에 대한 질의보다 훨씬 더 효과적이 된다.
주 인덱스(610)는 키워드에 대응하는 레코드와 문서의 크롤에 대응해서 반환된 다른 인덱스 키를 포함한다. 또한 주 인덱스(610)는 문서의 다른 속성과 관련된 다른 인덱스 파티션을 포함한다. 앵커 텍스트에 대응하는 속성에 대한 레코드는 전환되어 앵커 텍스트 인덱스(620)로 입력된다.
일반적으로, 앵커 텍스트 인덱스(620)는 네트워크상의 문서에 포함된 앵커 텍스트의 목표 문서에 대응하는 레코드를 포함한다. 목표 문서와 연관된 URL 또는 앵커 텍스트에 포함된 단어와 연관해서 리스팅된 목표 문서 ID에 의해, 목표 문서는 반전 인덱스로 구성된다. 앵커 텍스트 인덱스(620)는 크롤이 완성된 후 앵커 텍스트 테이블로부터 생성된다. 목표 문서를 용어에 대해 각각 평가하고 앵커 텍스트 인덱스(620)에 입력하기 위해, 각 목표 문서에 대응하는 앵커 텍스트가 서로 연결된다. 앵커 텍스트를 위한 개별 인덱스 파티션을 포함하는 것에 의해, 앵커 텍스트를 문서의 점수 기능들 중 일 요소로 포함하기 전에, 관련성 연산은 앵커 텍스트에 기초하여 이루어진다. 문서를 평가하기 위한 점수 기능에 앵커 텍스트를 포함하는 것은 이하의 도 6의 설명에서 더 자세히 기술된다.
앵커 텍스트 인덱스(620)에 포함된 부가된 특정 단어와 더불어, 단기간 클릭 간격 결정을 위해, 앵커 텍스트 인덱스(620)의 레코드는 특정 단어에 대응하는 레코드를 또한 포함할 수 있다. 도 5에서 도시된 예시적인 앵커 텍스트 테이블(570)에 의해, 이하의 레코드는 앵커 텍스트 인덱스(620)에 포함될 수 있다.
Figure 112008022829128-pct00001
본 예시는 원문 문서를 목표 문서와 링크하는데 이용되는 앵커 텍스트 "단어"에 대해 목표 ID가 리스팅되는 방식 및 목표 ID가 특정 단어에 제공되는 방식을 보여준다. 특정 단어 리스트는 원문 문서를 앵커 텍스트 인덱스(620) 자체 내의 목표 문서에 연관시킨다. 연관성은 앵커 텍스트 인덱스(620) 내에서 성립되기 때문에, 앵커 텍스트 테이블은 각 문서의 클릭 간격을 결정하기 위해 반복적으로 액세싱 될 필요가 없다. 그 대신에, 클릭 간격을 보다 단기간에 결정하기 위해 폭 1의 통과가 앵커 텍스트 인덱스(620) 상에서 수행될 수 있다. 인덱스의 각각의 문서에 대한 클릭 간격을 결정하기 위한 예시적인 프로세스가 도 7과 관련해서 이하에서 더 자세히 기술된다. 일 예시에서, 클릭 간격을 결정하는 이전의 구현은 여기 명료하게 기술된 실시예의 속도 및 효율성의 증가시키기 위해 완성까지 5시간이 걸린다. 본 실시예에 의해 동일한 결정이 약 30초 걸린다. 속도 및 효율성에 있어서의 극적인 향상에 의해 클릭 간격은 검색 엔진 질의에 대한 결과를 평가하는데 있어서 매우 유용한 요소가 될 수 있다.
도 7은 본 발명에 따라 클릭 간격(CD)을 결정하기 위한 예시적인 프로세스의 논리 흐름도이다. 프로세스(700)는 분산 네트워크상의 문서들이 인덱싱되었고 앵커 그래프의 생성이 개시되었던 블록(702)에서 시작한다. 앵커 그래프를 생성하는 프로세스는 앵커 크롤로 지칭된다. 일 실시예에서, 앵커 크롤은, 링크 및 앵커 텍스트 정보가 도 5에 기술된 바와 같이 앵커 텍스트 테이블에 위치하고 수집되는 프로세스에 의해 수집된 데이터를 크롤링한다. 프로세스는 블록(704)으로 이어진다.
블록(704)에서, 초기 앵커 그래프는 메모리로 로딩된다. 완성된 앵커 그래프는 네트워크로부터 수집된 링크 정보 및 문서 식별(예컨대, 문서 ID)의 구조적인 표현에 대응한다. 앵커 그래프에 대응할 수 있는 네트워크 그래프의 예는 도 3 및 도 4에 나타난다. 앵커 그래프는 네트워크의 문서들에 대응하는 노드 및 문서 간의 앵커 또는 링크에 대응하는 엣지에 대응한다. 프로세스는 블록(706)으로 이어진다.
블록(706)에서, 초기 앵커 그래프의 부모 노드에 대한 클릭 간격(CD) 값 또한 초기화된다. 부모 또는 고신뢰도 노드는 할당된 노드로 지칭된다. 이러한 노 드에는 클릭 간격 값이 0으로 할당된다. 단일 앵커 그래프에 대해 하나 이상의 고신뢰도 노드를 지시할 수 있다. 예를 들어, 관리자는 수동으로 백 개의 노드들의 집합을 평가할 수 있고, 모든 노드들에 고신뢰도 노드를 지시할 수 있다. 추가하여, 고신뢰도 노드는 클릭 간격 값으로 0을 가질 필요가 없고 관리자에 의해 임의의 값이 할당될 수 있다. 고신뢰도 노드의 클릭 값을 변경하는 것은 잔여 알고리즘을 변경하지 않고, 단지 노드의 중요도를 수동으로 지시하기 위한 일 방법을 제공할 뿐이다. 예를 들어, 관리자는 몇몇 노드들의 클릭 간격 점수를 높일 수 있다. 다른 경우에, 관리자는 (클릭 간격을 알고리즘에 의해 연산된 수보다 더 높도록 디폴트로 강제함으로써) 클릭 간격 점수를 낮출 수 있다. 각각의 할당되지 않은 노드들에 대한 클릭 간격은 최대값으로 초기화된다. 일 실시예에서, 최대값은 클릭 간격 값을 무한대로 기본 설정한다. 무한 값을 노드에 할당함으로써 클릭 간격이 연산되지 않는 노드를 인식가능하게 하는 것을 용이하게 할 수 있다. 할당된 노드에 대한 클릭 간격 값의 초기화가 완성되면, 프로세스는 블록(708)으로 이동한다.
블록(708)에서, 최대값을 제외한 연관된 클릭 간격을 가진 노드들이 대기열로 삽입된다. 일 실시예에서, 이러한 단계는 제1 반복에서만 발생한다. 클릭 간격 값이 최대값을 제외한 0과 임의의 값으로 설정되기 때문에, 대기열에 삽입된 노드들은 고신뢰도 노드들에 대응한다. 최대값을 제외한 클릭 간격 값을 가진 노드들이 대기열에 추가되면, 프로세스는 결정 블록(710)으로 이어진다.
결정 블록(710)에서, 대기열이 비어있는지에 대한 결정이 이루어진다. 공 대기열은 목표 노드의 클릭 간격이 연산될 필요가 있는 노드가 없다는 것을 의미한다. 대기열이 비어있는 경우, 프로세스는 프로세스(700)가 종료하는 블록(712)으로 이동한다. 그러나, 대기열이 비어있지 않은 경우, 프로세스는 블록(714)으로 이어진다.
블록(714)에서, 노드는 대기열로부터 검색되고, 앵커에 대한 목표 노드인 노드들의 집합을 결정한다. 여기서 기술된 실시예에 의해, 결정이 효율적이고 단기간에 이루어진다. 반복 질의를 앵커 텍스트 테이블에 행하는 대신에, 단순 질의가 앵커 텍스트 인덱스에 제공될 수 있다. 앵커 인덱스는 특정 형식의 질의를 매우 효율적으로 리졸빙한다. 이러한 형식의 질의는 단어 X가 1개의 단어를 나타내는 "연관된 앵커 텍스트가 단어 X를 포함하는 모든 문서를 반환할 것"을 요청하는 질의로 기술될 수 있다. 클릭 간격 결정을 위해서, 동일한 형식의 질의가 실행된다. 그러나, 앵커 텍스트 인덱스에 대한 클릭 간격 질의에서, 관련된 단어는 앵커 텍스트에 부가되었던 특정 단어이다. 특정 단어는 앵커 텍스트에 대한 원문 문서에 대응한다. 앵커 텍스트 인덱스에서, 각각의 특정 단어는 특정 단어와 연관된 목표 문서의 리스트를 포함한다. 예를 들어, 도 6의 설명에서 상기 기술된 예와 관련해서, "연관된 앵커 텍스트가 문서 A를 포함하는 모든 문서를 반환할 것"을 요청하는 질의는 원문 문서 A의 목표 문서를 나타내는 목표 ID들, B, C 및 D의 리스트를 반환한다. 또한, 국부적으로 저장된 앵커 텍스트 인덱스를 이용하는 것은 클릭 간격의 보다 효율적인 결정을 허용한다. 앵커 텍스트가 국부적으로 저장되기 때문에, 네트워크를 걸쳐 통신하기 위한 통신 프로세스는 필요하지 않다. 더 나아가, 프로세스는 반복적이지 않다. 앵커 텍스트 테이블에 의해 제공되는 구조를 다루는 것과 달리, 앵커 텍스트 인덱스에 대한 질의는 대기열로부터 검색된 노드와 연관된 모든 목표 노드들(예컨대 목표 문서들)을 반환하기 위해 오직 한 번 필요하다. 이러한 노드가 검색되고 목표 노드가 결정되면, 프로세스는 블록(716)으로 이동한다.
블록(716)에서, 후속 목표 노드는 인출된다. 후속 목표 노드는 출처 문서에 의해 링크된 문서들 중 다음 문서를 의미한다. 후속 목표 노드가 인출되면, 프로세스는 블록(718)으로 이어진다.
결정 블록(718)에서, 목표 노드와 연관된 클릭 간격이 현재 페이지의 클릭 간격에 1을 더한 값(CD+1)보다 큰 지에 대한 결정이 이루어진다. 일 실시예에서, (고신뢰도 노드는 0으로 설정되고 관리자는 클릭 간격을 수동으로 설정하지 않았다고 가정할 때) 블록(718)의 조건이 만족하는 유일한 경우는 목표 노드가 무한 값의 클릭 간격을 가지는 경우이다. 예를 들어, 현재 클릭 간격이 1인 경우, CD에 1을 더한 값은 2이다. 2인 클릭 값은 무한 값보다 작고, 조건을 만족시킨다. 이전 예를 사용하면, 목표 노드의 클릭 간격은 1인 경우, 현재 클릭 간격 또한 1이며, 따라서 목표 클릭 간격은 CD에 1을 더한 2보다 크지 않다. 본 예에서, 목표 노드로의 더 짧은 경로는 이미 기록되었므로, 갱신될 필요가 없다. 따라서, 목표 클릭 간격이 현재 클릭 간격에 1을 더한 값보다 크지 않은 경우, 프로세스는 결정 블록(722)으로 나아간다. 그러나, 목표 클릭 간격이 현재 클릭 간격에 1을 더한 값보다 큰 경우, 프로세스는 블록(720)으로 이동한다.
블록(720)에서, 목표 노드의 클릭 간격 값은 갱신되고, 목표 노드는 목표 노드의 클릭 간격 연산이 이루어져야 할 필요가 있는 노드로서 대기열에 추가된다. 목표 노드는 무한 값을 제거하기 위해 새로운 클릭 간격 값으로 갱신되고, 노드에는 연산된 클릭 간격 값을 설정한다. 일 실시예에서, 노드의 클릭 간격 값은 현재 클릭 간격 값에 1을 더한 값(CD+1)으로 설정된다. 프로세스는 결정 블록(722)으로 이어진다.
결정 블록(722)에서, 모든 목표 노드가 대기열로부터 검색된 현재 노드에 대해 인출되었는지에 대한 결정이 이루어진다. 현재 노드에 대해 인출할 목표 노드가 남겨져 있는 경우, 프로세스는 후속 목표 노드가 인출되는 블록(716)으로 돌아간다. 그러나, 현재 노드에 대응하는 모든 목표 노드가 인출된 경우, 프로세스는 대기열이 현재 비어있는지를 재확인하기 위해 결정 블록(710)으로 돌아간다. 대기열이 다시 비어있는 경우, 프로세스는 프로세스(700)가 종료하는 블록(712)으로 이동한다.
프로세스(700)에서 기술된 동작 블록은 네트워크상의 각각의 문서에 클릭 간격 값을 할당하는데 필요한 만큼 반복될 수 있다. 네트워크상의 모든 노드들이 임의의 다른 노드를 통해 고신뢰도 노드에 연결되지 않을 가능성이 있다. 따라서, 본 발명의 또 다른 실시예에서, 고신뢰도 노드와 전혀 연결되지 않은 노드들은 낮은 중요도를 가진 것으로 가정되며, 앵커 그래프에 대한 평균값보다 낮은 클릭 간격이 할당된다.
여기 기술된 단기간 결정 프로세스에 따라 결정된 각 문서의 클릭 간격에 의해, 클릭 간격은 질의에 대한 응답으로 네트워크상의 문서를 평가한 결과를 정제하 기 위한 임의의 점수 또는 평가 기능에서 이용될 수 있다. 점수 기능이 실행되고 문서에 대한 관련성 점수가 연산된 경우, 점수는 문서에 대한 클릭 간격 값을 부분적으로 즉시 반영한다.
본 발명이 구조적 특징 및/또는 방법론적 단계를 특정하여 언어로 기술되었지만, 첨부된 청구항에 정의된 본 발명은 기술된 특정의 특징 또는 단계에 반드시 한정되지 않는다는 것을 이해할 수 있다. 그보다는, 특정 특징 및 단계는 청구 대상을 구현하기 위한 형태로서 개시된다. 본 발명의 수많은 실시예가 본 발명의 사상 및 범위에서 벗어나지 않고 이루어질 수 있기 때문에, 본 발명은 이후 첨부된 청구항의 범위 내에 있다.

Claims (20)

  1. 네트워크상의 문서들과 연관된 클릭 간격을 결정하기 위한 컴퓨터로 구현된 방법으로서,
    상기 문서들에 대한 문서 및 링크 정보를 저장하는 단계;
    상기 문서 및 링크 정보 내에서, 특정 단어를 목표 문서와 연관해서 추가적으로 저장하는 단계 -상기 특정 단어는 상기 목표 문서와 원문 문서를 연관시키는 고유 단어를 제공하는 상기 원문 문서에 대한 문서 식별자의 변형이며, 상기 목표 문서와 연관된 앵커 텍스트에 부가됨- ;
    상기 특정 단어 및 상기 특정 단어의 모든 목표 식별자를 반전 인덱스(inverted index) -국부적으로 저장된 상기 반전 인덱스는 상기 특정 단어를 상기 목표 문서의 식별자와 관련시킴- 에 포함시키는 단계; 및
    상기 특정 단어 내에 포함되어 전달된 질의에 따라 반전 인덱스가 상기 목표 문서에 대해 질의된 때에 클릭 간격을 상기 원문 문서에 할당하는 단계를 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 반전 인덱스는 앵커 텍스트에 포함된 단어들 및 각각의 상기 단어들과 연관되어 식별되는 문서들의 리스트를 저장하도록 구성된 앵커 텍스트 인덱스에 대응하는
    클릭 간격 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 문서 및 링크 정보를 저장하는 단계는 상기 원문 문서에 포함된 앵커 텍스트를 상기 목표 문서와 연관되도록 저장하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    앵커 텍스트 테이블에 상기 앵커 텍스트를 포함하는 상기 문서 및 링크 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    목표 노드들 중 하나의 클릭 간격이 현재 노드의 클릭 간격에 변수를 더한 값보다 클 때, 상기 목표 노드들 중 하나의 상기 클릭 간격이 상기 현재 노드의 상기 클릭 간격에 상기 변수를 더한 값으로 설정되는
    클릭 간격 결정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 특정 단어를 저장하는 단계는, 상기 특정 단어를 앵커 텍스트 테이블 내에 저장된 앵커 텍스트에 부가하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    앵커 그래프를 구축하는 단계를 더 포함하되, 상기 앵커 그래프는 상기 네트워크상의 문서들을 노드들로서 포함하고, 상기 앵커 텍스트 테이블의 레코드들을 상기 앵커 그래프의 링크들로서 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 특정 단어를 상기 반전 인덱스에 포함시키는 단계는, 상기 특정 단어가 부가된 앵커 텍스트가 상기 반전 인덱스에도 삽입될 때, 상기 특정 단어를 상기 반전 인덱스 내로 삽입하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 클릭 간격을 상기 원문 문서에 할당하는 단계는, 상기 원문 문서가 앵커 그래프 내의 고신뢰도 노드(high authority node)에 대응할 때, 초기 클릭 간격 값을 상기 원문 문서에 할당하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    하나 이상의 고신뢰도 노드가 상기 앵커 그래프에 대해 지시되는
    클릭 간격 결정 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 원문 문서가 고신뢰도 노드를 제외한 노드에 대응할 때, 초기 무한 값을 상기 클릭 간격 값으로 할당하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 원문 문서에 대응하는 노드가 상기 초기 무한 값을 제외한 클릭 간격 값을 가질 때, 상기 원문 문서를 대기열에 삽입하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 반전 인덱스를 질의하기 위해 상기 대기열에서 상기 원문 문서를 검색하는 단계를 더 포함하는
    클릭 간격 결정 방법.
  14. 실행될 경우, 제1항의 상기 컴퓨터로 구현된 방법을 구현하는 명령어들을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  15. 프로세서;
    네트워크상에 저장된 문서들로의 액세스를 제공하도록 구성된 문서 인터페이스;
    목표 문서들의 레코드들과 상기 목표 문서들과 연관된 앵커 텍스트를 포함하며, 상기 네트워크상의 문서들에 대응하는 문서 및 링크 정보를 저장하도록 구성된 앵커 텍스트 테이블;
    상기 앵커 텍스트에 부가된 특정 단어들 -상기 특정 단어들 각각은 원문 문서를 하나 이상의 상기 목표 문서들과 연관시키는 고유 단어를 제공하는 원문 문서의 문서 식별자의 변형이며, 상기 목표 문서들의 각각과 연관됨- ;
    앵커 텍스트에 포함된 단어들 및 상기 단어들의 각각과 연관된 상기 목표 문서들을 리스트하도록 구성된 반전 인덱스 -상기 특정 단어들 또한 각각의 특정 단어와 연관된 상기 목표 문서들에 대한 목표 식별자들과 함께 상기 반전 인덱스에 리스트됨- ; 및
    상기 네트워크상에 저장된 상기 문서에 대응하는 상기 목표 문서들에 대해 상기 반전 인덱스로 질의가 이루어질 때, 상기 네트워크상에 저장된 각각의 문서와 연관된 클릭 간격 값을 증가시킴으로써 상기 네트워크상에 저장된 각각의 문서와 연관된 클릭 간격을 결정하는 검색 엔진을 구현하도록 구성된 클라이언트 인터페이스를 포함하는
    클릭 간격 결정 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 반전 인덱스는 상기 앵커 텍스트에 포함된 단어들 및 상기 단어들의 각각과 연관되어 식별되는 문서들의 리스트를 저장하도록 구성된 앵커 텍스트 인덱스에 대응하는
    클릭 간격 결정 시스템.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 반전 인덱스는 상기 네트워크상의 상기 문서들에 비해 국부적으로 저장된
    클릭 간격 결정 시스템.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 반전 인덱스는 파티셔닝된 인덱스에 대응하고, 제1파티션은 주 인덱스에 대응하고, 제2파티션은 앵커 텍스트 인덱스에 대응하는
    클릭 간격 결정 시스템.
  19. 실행될 경우, 제15항의 시스템을 구현하는 명령어들을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  20. 클릭 간격을 결정하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서,
    상기 명령어들은,
    네트워크를 나타내는 네트워크 그래프가 메모리에서 개시되도록, 네트워크상의 문서들에 대한 문서 및 링크 정보를 저장하는 단계;
    상기 문서가 제1 클릭 간격 값과 상이한 클릭 간격 값을 가질 때, 상기 네트워크 그래프에 나타난 각각의 문서를 대기열에 저장하는 단계; 및
    상기 대기열이 비어 있지 않을 때,
    상기 대기열로부터 문서를 검색하는 단계; 및
    앵커 인덱스를 질의하여 상기 검색된 문서와 연관된 목표 문서들을 결정하는 단계 -상기 앵커 인덱스는 부가된 특정 단어(appended specialized words)를 포함하며, 상기 특정 단어들은 상기 목표 문서들을 원문 문서들 및 상기 특정 단어에 대한 모든 목표 식별자들과 연관시키는 고유 단어들을 제공하는 원문 문서들에 대한 문서 식별자들의 변형임-;
    상기 검색된 문서와 연관된 각각의 상기 목표 문서들에 대해 클릭 간격을 할당하는 단계 -각각의 상기 목표 문서의 클릭 간격이 제거된 문서와 연관된 상기 클릭 간격에 변수를 더한 값보다 클 때, 상기 제1 클릭 간격 값을 제외한 새로운 클릭 간격 값으로 각각의 상기 목표 문서를 갱신함-;
    갱신된 각각의 상기 목표 문서들을 상기 대기열에 추가하는 단계를 실행하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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