KR101393258B1 - 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법 - Google Patents

연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101393258B1
KR101393258B1 KR1020120010102A KR20120010102A KR101393258B1 KR 101393258 B1 KR101393258 B1 KR 101393258B1 KR 1020120010102 A KR1020120010102 A KR 1020120010102A KR 20120010102 A KR20120010102 A KR 20120010102A KR 101393258 B1 KR101393258 B1 KR 101393258B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
search
user
area
setting
information
Prior art date
Application number
KR1020120010102A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20130088693A (ko
Inventor
최현욱
Original Assignee
최현욱
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 최현욱 filed Critical 최현욱
Priority to KR1020120010102A priority Critical patent/KR101393258B1/ko
Priority to US13/751,194 priority patent/US9037603B2/en
Publication of KR20130088693A publication Critical patent/KR20130088693A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101393258B1 publication Critical patent/KR101393258B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9532—Query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3322—Query formulation using system suggestions
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)

Abstract

연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 검색 제시방법을 개시한다. 상기 연관 검색어 제시방법은 검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 제1 설정단계; 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 변환 단계; 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러오는 요청 단계; 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 제2 설정단계; 프로세서에서 상기 제1제한영역과 그 주변영역과의 에너지 소비량을 비교하는 비교 단계; 및 상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 접근성 강약 단계를 포함한다.

Description

연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법{A SYSTEM OF PROPOSING THE CREATIVE KEYWORD AND A METHOD OF PROPOSING THE RELATED KEYWORD USING THEREOF}
본 발명은 연관 검색어 생성 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법에 관한 것이다.
인터넷 사용자들은 웹 검색 프로그램과 같은 정보검색 시스템에 검색어를 입력함으로써 검색어와 관련된 정보를 얻고자 한다. 사용자에게 검색 편의를 제공하기위하여, 정보검색 시스템은 입력된 검색어와 의미적으로 관련 있는 단어를 포함하는 관련어집을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 웹 검색 프로그램에 '기차'라는 검색어를 입력한 경우와 '고속열차'라는 검색어를 입력한 경우에 나타나는 결과를 서로 다를 수 있으며, 이 중 이 사용자에게 더 적합한 결과를 나타내는 검색어가 존재할 수 있다.
그러나 사용자는 웹 검색 프로그램에 입력할 단어군을 쉽게 떠올리지 못할 수 있다. 예컨대 사용자에게 '고속열차'라는 단어는 떠오르지 않고 '기차'라는 단어만이 떠오르는 상황에서, 사용자가 '기차'라는 단어를 입력한 경우에 웹 검색 프로그램은 '기차'라는 검색어를 이용하여 획득한 검색 결과뿐 아니라, '기차'와 관련된 '고속열차'와 같은 단어를 포함하는 관련어집을 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자는 제공된 '고속열차'라는 단어를 이용하여 새로운 검색을 시도하여 새로운 검색결과를 얻을 수 있다.
관련어집은 입력된 검색어의 상위개념, 하위개념, 동의어, 유사어, 관계어, 대체어와 같은 의미적 관계를 가진 단어를 포함할 수 있다. 또한 용어들의 발생특성에 관한 정보를 이용하여 독립 발생, 의존적 발생과 같은 통계적 관련성을 가진 단어를 포함할 수 있다. 나아가 관련어집은 다양한 관점을 이어주는 단어들을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 피겨 스케이터인 '김연아'라는 단어를 검색어로 제시한 경우에, 김연아의 모교인 '수리고등학교', 김연아와 관련된 올림픽인 '벤쿠버 동계 올림픽/평창 동계 올림픽', 김연아가 출연하는 방송 프로그램인 '키스 앤 크라이', 김연아의 경쟁자로 평가되던 '아사다 마오' 선수, 김연아를 주 광고 모델로 기용하고 있는 '에어컨 선전' 등 다양한 관점의 관련단어를 포함한 관련어집이 제공될 수 있다.
이와 같은 관련어집을 제공하면 사용자는 처음 입력한 검색어와 관련된 다양한 추가 검색어를 입력할 수 있기 때문에 검색 범위를 넓히거나 또는 정교화할 수 있다.
이와 같은 관련어집은 전문가들이 수작업을 통해 이루어질 수 있는데, 이때, 많은 비용과 시간이 발생한다. 따라서 이를 자동화하기 위하여, 용어들 간의 관련성을 동시발생확률로써 정의한 동시발생분류방법 및 분류된 문서들의 각 그룹에서 자주 나타나는 용어들은 관련어로 정의하는 문서분류방법 등 여러 가지 자동화 방법이 제안되었다. 관련어집을 자동을 생성하기 위한 방법 중 하나는 사용자가 입력한 검색어들 중 일정 세션 내에 이루어진 검색어들 중 일부를 포함하는 관련어집을 생성하고, 관련어 검색 장치에 새로운 검색어를 입력하면 이 검색어의 관련어들을 식별하여 사용자에게 제공한다. 그러나 이러한 방법들에서는 용어들 간의 의미적 관계가 충분히 고려되지 않고 통계적 관계가 주로 고려되기 때문에, 자동으로 생성된 관련어들 간의 관계를 납득할 수 없는 경우가 발생한다는 문제가 있다.
정보검색 시스템은, 관련어집을 제공하기 위하여, 입력된 검색어와 어떤 단어의 연관성을 평가하는 작업을 수행하고, 연관성이 높은 단어를 선정하여 관련어집에 포함시킬 수 있다. 이때 관련어집의 품질은 입력된 검색어와 관련어집에 포함된 단어들 사이의 연관관계가 충분히 납득될 수 있는지에 따라 평가될 수 있다. 따라서 가치있는 관련어집을 자동으로 제공하기 위해서는 입력된 검색어와 다른 단어의 연관성을 효과적으로 평가하는 방법이 필요하다.
기존 특허문헌 제10-1194296호나 제10-0455508호의 기술은 연관관계가 있는 검색어들 간의 관계를 추천이라든가 검색어 선호도와 연관된 가중치 등을 적용하는 기술을 개시하고 있는데, 선행기술들은 검색어와 관련 검색어 간의 관련성에 대하여 검색의 통계적 방법을 통해 접근하여 일일이 수작업을 하므로, 많은 시간과 비용이 소모된다는 문제점이 있다.
대한민국특허청 등록특허공보 제10-1194296호 대한민국특허청 등록특허공보 제10-0455508호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존의 검색어 제시방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 사용자가 검색한 연관된 검색어들의 자료를 저장하고 검색어들 간의 관련성을 확률적으로 분석하고 새로운 연관검색어를 제시하는 것을 목적으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 연관 검색어 시스템은 검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 제1 설정단계; 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 변환 단계; 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러오는 요청 단계; 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 제2 설정단계; 프로세서에서 상기 제1제한영역과 그 주변영역과의 에너지 소비량을 비교하는 비교 단계; 및 상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 접근성 강약 단계를 포함한다.
여기서, n 및 m은 각각 자연수이며, 서로 동일할 수도 있고 동일하지 않을 수도 있다. 처리하는 데이터의 양이 증가할수록 그 크기는 늘어난다.
상기 제1 설정 단계는 상기 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위에 다양한 가능성을 지닌 규칙 중 하나를 각각의 기본 단위마다 정해주는 단계를 더 포함한다.
상기 제1 설정 단계는, 기본단위에 정해지는 규칙을 통해 주변에 거리가 가까운 다른 기본단위와 거리에 반비례하는 확률로 집합을 이루도록 설정하는 단계인 것을 특징으로 한다.
상기 요청 단계는 상기 데이터베이스로부터 정보의 입출력이 없는 휴지기 상태에서 상기 기본단위마다 무작위적이며 확률적인 규칙을 정해주도록 재설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 연관 검색어 시스템은 유, 무선 네트워크를 이용하여 사용자의 검색 요청을 수신하고 실시간으로 검색 결과물의 내용을 분류하여 제공하는 검색 시스템에 있어서, 사용자 단말로부터 검색 요청을 수신하여 추출된 사용자 검색 키워드로 검색한 복수의 정보들에 따른 좌표영역의 에너지 소비량을 실시간으로 분석한 후, 이를 바탕으로 상기 검색 요청 정보에 관련된 관련검색어들의 접근성을 강화 또는 약화시켜 검색어들 간의 연관성을 가변시키는 검색 서버; 및 상기 검색 서버로 사용자 검색 키워드를 전송하여 검색 요청하고, 그에 따른 연관 검색어를 전송받아 화면에 표시하는 사용자 단말을 포함한다.
상기 검색 서버는, 프로세서, 복수의 메모리유닛들로 구성된 데이타베이스를 포함하며, 상기 프로세서는, 검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 제1 설정부; 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 변환부; 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러와 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 제2 설정부; 상기 제1제한영역과 그 주변영역과의 에너지 소비량을 비교하는 비교부; 및 상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 제어부를 포함한다.
여기서, n 및 m은 각각 자연수이며, 서로 동일할 수도 있고 동일하지 않을 수도 있다. 처리하는 데이터의 양이 증가할수록 그 크기는 늘어난다.
상기 비교부는, 상기 제1제한영역 및 상기 주변영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량을 비교하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 사용자들이 생각하는 검색어간의 연관성을 정보로 하여 검색어간의 새로운 연관성을 제시하고 사용자의 반응에 따라 수정해 나감으로써 새로우면서 동시에 유용한 연관검색어를 제시할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 연관 검색어 시스템을 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 프로세서를 보다 구체적으로 나타낸 예시도이다.
도 3은 도 1에 도시된 연관 검색어 시스템을 이용한 연관 검색어 제시방법을 나타낸 플로우 챠트이다.
도 4는 본 발명의 데이타베이스를 이루는 기본 메모리 유닛의 구조를 설명하기 위한 개략적 2차원 도면을 나타낸 예시도이다.
도 5는 기본 단위의 반복적인 활동이 기존의 집합에 변화를 일으키는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 한정된 전력을 공급했을 때 기본단위의 자발적 활동이 어떻게 제한되는지 나타내는 도면이다.
도 7은 한정된 전력을 공급했을 때 기본단위의 자발적 활동이 어떻게 집합을 이루게 되는지 당위성을 나타내는 도면이다.
본 명세서 또는 출원에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서 또는 출원에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니된다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서 또는 출원에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예를 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1 및/또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합하나 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 검색 시스템을 나타낸 블럭도이며, 도 2는 도 1에 도시된 프로세서를 나타낸 블럭도이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 연관 검색 시스템(100)은 검색 서버(20), 사용자 단말기(40) 및 유 무선 네트워크(50)를 포함한다.
상기 검색 서버(20)는 프로세서(25), 복수의 메모리유닛들로 구성된 데이타베이스(27)를 포함하며, 상기 프로세서(25)는 제1 설정부(26), 변환부(27), 제2 설정부(28), 비교부(29) 및 제어부(30)를 포함한다.
상기 제1 설정부(26)는 상기 검색 서버의 데이타베이스(27)에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정한다.
상기 변환부(27)는 상기 검색 서버(20)에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시킨다.
상기 제2 설정부(28)는 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러와 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정한다.
여기서, n 및 m은 각각 자연수이며, 서로 동일할 수도 있고 동일하지 않을 수도 있다. 처리하는 데이터의 양이 증가할수록 그 크기는 늘어난다.
상기 비교부(29)는 상기 제1제한영역과 그 주변영역과의 에너지 소비량을 비교하여 그에 따른 결과값을 상기 제어부(30)로 전송한다.
상기 제어부(30)는 상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시켜 상기 데이터베이스 내의 복수 개의 기본단위들을 가변시킨다.
상기 사용자 단말기(40)은 상기 검색 서버(20)로 사용자 검색 키워드를 전송하여 검색을 요청하고, 검색 서버(20)로부터 검색 결과물의 내용이 분류된 검색 결과 페이지를 제공받는다.
본 발명에서 상기 유, 무선 네트워크(40)는 대표적으로 이동통신망, 유, 무선 공중망이나 전용망 등과 같이 다양한 프로토콜을 이용하여 인터넷 통신이 가능한 모든 통신망을 포괄한다.
상기 사용자 단말기(40)은 웹 브라우저가 설치되어 홈 페이지 접속이 가능한 컴퓨터 단말, 이동통신단말 및 기타 휴대 단말을 포함한다. 즉, 사용자 단말기(40)는 기종이나 통신 방식에 상관없이 웹 페이지의 검색창에 사용자 검색 키워드를 입력하여 검색 서버로 검색을 요청하고, 검색 서버로부터 내용 분류한 검색 결과 페이지를 제공받아 화면에 표시하는 단말기일 수 있다.
상기 검색 서버는 사용자 검색 키워드로 검색된 검색 결과물의 단어를 분석하고 분석된 단어들과 사용자 검색 키워드 단어 연관성에 따라 검색 결과물을 분류한다. 그리고 분류된 검색 결과물을 배치한 검색 결과 페이지를 생성하여 사용자 단말로 제공한다.
보다 구체적으로, 상기 검색 서버(20)는 사용자 단말기(40)로부터 검색 요청을 수신하여 추출된 사용자 검색 키워드로 검색한 복수의 정보들에 따른 좌표영역의 에너지 소비량을 실시간으로 분석한 후, 이를 바탕으로 상기 검색 요청 정보에 관련된 연관검색어들의 접근성을 강화 또는 약화시켜 검색어들 간의 연관성을 가변시킨다.
이상의 검색 서버를 구성하는 개별 구성 요소들의 상세한 기능과 동작은 후술하는 검색 방법을 통하여 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 연관 검색어 제시방법을 나타낸 플로우 챠트이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 연관 검색어 제시방법(S100)은 제1설정단계(S10), 변환단계(S20), 요청단계(S30), 제2 설정단계(S40), 비교단계(S50) 및 접근성 강약 단계(S60)를 포함한다.
상기 제1설정 단계(S10)는 검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 단계일 수 있다.
상기 변환 단계(S20)는 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 단계일 수 있다.
상기 요청 단계(S30)는 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러오는 단계일 수 있다.
상기 제2 설정 단계(S40)는 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 단계일 수 있다.
상기 비교단계(S50)는 상기 제1제한영역과 그 주변영역과의 에너지 소비량을 비교하는 단계일 수 있다.
상기 접근성 강약 단계(S60)는 상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 단계일 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 제1설정 단계(S10)는 기본단위(기본 메모리 유닛)에 좌표정보를 설정하고 사용자가 입력하는 정보를 기본단위의 집합으로 표현하는 단계로서, 예를 들면, 사이트, 지식, 사전, 뉴스, 블로그, 멀티미디어 등에 저장된 데이터(예컨대, 단어)를 좌표 형식을 갖는 집합으로 표현하는 단계일 수 있다.
즉, 배는 1 : 20, 사과는 1 : 14, 열매는 8: 14, 27 : 39, 과일은 1,2, 8, 9, 15, 16, 21, 22, 40 부터 51이라는 좌표를 갖는 집합으로 분류하는 단계인 것이다.
상기 제1 설정 단계(S10)는 상기 기본단위(기본 메모리 유닛) 사이에 기존의 존재하던 집합을 유지하거나 새로운 집합을 형성하는 다양한 가능성을 지닌 규칙 중 하나를 각각의 기본단위마다 정해주는 단계로서, 주변에 거리가 가까운 다른 기본단위(기본 메모리 유닛)와 거리에 반비례하는 확률로 집합을 이루는 것을 특징으로 한다.
예컨대, 사용자가 입력한 단어의 좌표의 갯수의 70%와 매칭되는 좌표의 갯수를 갖는 단어들, 80%와 매칭되는 좌표의 갯수를 갖는 단어들을 통해 관련도를 집합으로 형성하는 단계일 수 있다.
상기 요청 단계(S30)는 상기 요청 단계는 상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러오는 단계로서, 사용자의 정보 입출력이 없는 휴지기 상태에서 기본단위마다 무작위적이며 확률적인 규칙이 정해져 그에 따른 자발적으로 활동을 일으키는 단계일 수 있다.
즉, 실시간의 검색 데이터는 복수의 사용자가 동일한 단어를 검색할 경우라도, 시간에 따라 검색 서버 내에서 검색 순위가 달라질 수 있음을 나타낸다.
서버의 입장에서는 피동적으로 단어들의 순위가 정해지지만, 단어의 입장에서는 활동수(즉, 검색된 횟수)에 따라 1차 검색 내지 n차 검색 순으로 실시간으로 분류되어 나타날 수 있다.
상기 제2 설정 단계(S40)는 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 단계일 수 있다.
상기 접근성 강약 단계(S60)는 상기 필요한 정보를 불러올 때 이전에 저장된 좌표의 기본단위에 활동을 일으킴으로써 새로운 집합을 확인한 후, 상기 새로운 집합이 의미하는 정보를 기존의 집합들과 비교하여 해석한 후, 그에 따른 연관검색어를 사용자에게 제시하고 사용자가 수용하면 상기 새로운 집합을 강화하고, 사용자가 거부하면 새로운 집합을 약화시키는 단계를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 데이타베이스를 이루는 기본 메모리 유닛의 구조를 설명하기 위한 개략적 2차원 도면을 나타낸 예시도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 복수 개의 기본 메모리 유닛들 각각은 기본단위를 나타내며 기본단위들의 집합(network)이 검색어를 뜻하고 있다. 하나의 기본단위는 여러 집합에 속할 수 있으며 여러 검색어를 저장할 수 있다. 기본단위가 집합을 이루는 방법은 같이 집합을 이루고 있는 다른 기본단위의 좌표를 지정해 주는 방식이다.
예를 들어, 상기 입방형 메모리 구조 내에 입력과 출력 영역을 설정되며, 상기 입력 영역에 제1라인 영역(A)은 "버린다"로 가정하고, 제2라인 영역(B)은 "먹는다"라고 가정하고, 제3라인 영역(C)은 "사과"로 가정하고, 제4라인 영역(D)은 "배"로 가정한다.
출력 영역에서 표시되는 단어의 조합은 "사과는 먹는다" 가 95%, "사과는 버린다"는 5%의 영역을 가지며, "배는 먹는다"가 80%, "배는 버린다"는 20%의 영역을 가지며, 사과와 배는 22%가 유사하고, 88%가 다르다는 것을 알 수 있다.
따라서, 사과와 배의 공통점(과일)에 대한 네트워크를 창조해 낼 수 있다.
또한, 이러한 입력 영역과 출력 영역은 복수 개의 영역으로 분류하여 나타낼 수 있다.
도 5는 기본 단위의 반복적인 활동이 기존의 집합에 변화를 일으키는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 기본단위 '가'에 저장된 다른 기본단위의 좌표는 '나','다' 두 개가 있다고 가정하며, 이들 좌표를 따라가면 결국 도 4와 같은 집합을 이루게 된다. 하지만 이러한 구조에서 '가'와 '나'가 집합을 이루는데 '다'는 불필요하기 때문에 '가'와 '나'의 활동이 반복적으로 일어난다면 '다'는 집합에서 생략되게 된다.
마찬가지로 '가'와 '다'의 활동이 반복적으로 일어난다면 '나'가 집합에서 생략되게 된다. 마찬가지로 '가'와 '다'의 활동이 반복적으로 일어난다면 '나'가 집합에서 생략되게 된다. 만일 '가', '나', '다' 모두 활동이 반복적으로 일어난다면 이 집합은 그대로 유지된다.
즉, 기본 단위 '가'에 저장된 다른 기본단위인 '나' 및 '다'의 빈도수에 따라 특정 기본 단위를 선별하게 된다.
도 6은 한정된 전력을 공급했을 때 기본단위의 자발적 활동이 어떻게 제한되는지 나타내는 도면이다.
집합을 유지하거나 새로 만들기 위해서는 기본단위의 활동이 필요하지만 에너지 공급이 제한되기 때문에 기본단위의 활동이 제한되며 집합의 유지와 새로운 집합의 생성이 조절된다. 만일 에너지 공급을 충분히 해준다면 유지되는 집합의 종류와 가짓수가 비례해서 늘어날 것이다.
도 7은 한정된 전력(정해진 검색 횟수)을 공급했을 때 기본단위의 자발적 활동이 어떻게 집합을 이루게 되는지 당위성을 나타내는 도면이다.
전체 에너지양은 제한적이며 에너지 사용량에 비례해서 분해해준다. 그러나 기본단위에 공급되는 에너지양은 제한적이며 에너지 사용량에 비례해서 분해해준다.
그러나 기본단위에 공급되는 에너지양은 기본단위수준에서 공평하게 공급되지 않고 상위단계에서 나누어진 후 하위단계에서 나눠지는 과정을 거친다.
따라서 하위단계에 있는 어느 기본단위에서 에너지를 많이 소모한다고 해서 상위단계에 공급되는 에너지양이 그만큼 증가하지 않는다. 다음과 같은 가정에서 에너지 공급은 아래에 기재된 수학식 1과 수학식 2로 표현될 수 있다.
가정
· 기본단위들의 에너지 소모량 1, 초기 전체 에너지 공급량 100
· I는 전체 에너지 소모량에 따라 추가로 공급될 수 있는 에너지 양
· A라는 기본단위에서 사용하는 에너지 양=Ea
· B라는 기본단위에서 사용하는 에너지 양=Eb
수학식 1
A가 속한 10 기본단위에 공급되는 에너지 양=(9+Ea)(100+I)/(99+Ea)
수학식 2
B가 속한 10기본단위에 공급되는 에너지 양=10Eb(100+I)/(99+10Eb)
따라서 기본단위들이 에너지 공급량을 효과적으로 증가시키기 위해서는 같은 에너지를 공급받는 단계 내에서 집합을 이루고 협동적으로 자발적으로 활동을 해야 한다.
즉, 기본 메모리 유닛이 자발적 활동을 하는데 일정 에너지(비용)가 소모된 다고 정의하고 데이터베이스 전체에 공급되는 에너지양을 조절함으로써 자발적 활동을 조절할 수 있다.
전체 공급되는 에너지양을 한정한다고 하더라도 특정한 기본 메모리 유닛이 대부분의 에너지를 독점하게 되면 나머지 유닛들의 기능을 제한하므로 기본메모리유닛간의 에너지 분배규칙을 정의할 필요가 있다.
예를 들어, 열 개의 기본 메모리 유닛이 있고 전체 공급량이 10인 상황에서 기본메모리 유닛 A의 에너지 사용량이 2이고 나머지 아홉 개의 기본 메모리 유닛에서 사용한 양이 8이라면 A에주어진 공급량은 2이고 나머지 기본 메모리 유닛에 공급되는 에너지는 각각8/9가 된다.
이러한 규칙이 열 개의 기본 메모리에서 사용되는 에너지와 전체 백개의 기본 메모리에서 사용되는 에너지 사이에도 적용된다.
즉, 에너지 분배량을 많이 획득하기 위해서는 네트워크에 속하는 기본 메모리 유닛이 협동적으로 활동해야 함을 의미하며, 또한 사용한 에너지에 비해서 부족한 양을 공급받는다면 해당 기본 메모리 유닛은 일정 시간동안 비활성화될 수 있다는 규칙을 통하여 기본 메모리 유닛이 서로 네트워크를 이룰 수 있다.
따라서 본 발명은 생명체의 신경세포를 모방한 기술로서, 사람이 뇌의 활동을 멈추고 잠을 잘 때 장기기억이 형성되고 꿈을 꿀 때 낮에 경험했던 정보들을 재검토하고 연관짓는 과정을 모방하는 과정을 이용한 발명이다.
특정 기본 메모리 유닛의 주변 메모리 유닛을 모방하는 능력과 고유한 성질은 서로 대립되는 관계에 있다. 어느 메모리 유닛은 무조건 옆의 메모리 유닛을 그대로 따라 하는 반면, 어느 메모리 유닛은 주변의 메모리유닛을 따라 하기보다는 스스로 정해진 규칙대로 행동할 수 있다. 예를 들어, 어느 네트워크 'ㄱ'의 첫 번째 기본메모리유닛에서 'A'라는 활동을 하면 연결되어 있는 두 번째 기본메모리유닛에서 'A'라는 활동을 모방하여 'Aa'라는 활동을 할 수 있고 세 번째 기본메모리유닛에서 'Ab'라는 활동을 할 수 있다. 이런 식으로 한 바퀴를 돌아 다시 첫 번째 기본메모리유닛에 돌아온 활동은 'A'에서부터 'Ab', 'Ac'등의 다양한 형태의 'A'에서 파생된 성질의 활동일 것이다. 이러한 과정을 반복해서 네트워크의 기본메모리유닛들이 활동을 지속한다면 그 네트워크의 활동은 'A'로 통일 되든지 'Aa'로 통일 되든지 어느 것으로든지 통일 될 수 있다. 그러나 네트워크 'ㄱ'에 어느 기본메모리유닛 '가'는 모방하는 성질이 적고 스스로 'B'라는 활동을 하는 성향이 강하다고 가정해 보면, 그 이후의 메모리유닛들은 이를 모방하여 'B', 'Ba', 'Bb'등의 활동을 하게 될 것이다. 그렇게 되면 네트워크 'ㄱ'은 'A'라는 활동과 'B'라는 활동으로 나눠질 것이다. 이럴 때 'B'를 활동으로 하는 기본 메모리유닛의 집합을 'ㄴ'이라는 네트워크로 새로 정의한다. 이런 경우 'ㄴ'네트워크의 핵심 기본 메모리유닛이 존재하게 되고 그것은 '가' 기본메모리유닛일 것이다. 이는 변하지 않는 네트워크의 성질을 결정하는 핵심부분이 존재하고 반대로 잘 변하면서 다른 네트워크와의 연결을 결정하는 모방하는 부분이 존재함을 의미한다. 이는 실제 뇌세포를 모방한 것으로서 활동 'A'는 30hz의 특성을 나타낸 것이고(1초에 30번의 활동을 함) 'Aa'는 31hz, 'Ab'는 29hz로 의 특성을 나타낸 것이다. 활동 'B'는 60hz, 'Ba'는 61hz, 'Bb'는 59hz의 특성을 나타낸다.
네트워크의 크기를 제한하는 규칙이 필요하다. 어느 네트워크가 하나로 통일 되기 위해서는 임계시간 내에 시작점인 기본 메모리유닛으로 시작과 유사한 활동이 되돌아 와야 한다. 이를 위해 기본 메모리유닛간에 활동이 전달되는데 예를 들어 천분의 1초가 소요된다고 한다면 네트워크를 한바퀴 돌아서 처음으로 돌아오는데는 천분의 20초 내에 돌아와야 한다고 규정할 수 있다. 이런 규칙이 의미하는 바는 네트워크는 20단계이하로 구성됨을 의미한다.
기본 메모리유닛의 모방성을 제어하는 방식이 필요하다. 이는 불응기로 표현할 수 있다. 네트워크 'ㄱ'과 네트워크'ㄴ'의 경계에 있는 기본 메모리유닛은 'ㄱ'의 활동인 'A'와 'ㄴ'의 활동인 'B'중 어느쪽을 선택할지 문제가 된다. 우선 가장 먼저 오는 활동을 모방한다. 먼저 'A'활동을 모방했다고 가정하면, 그 후로 천분의 1초 혹은 천분의 2초가량은 다른 활동을 모방하지 않는다. 만일 그 사이에 활동'B'가 도착했다 하더라도 모방하지 않는 것이다. 만일 1초간 관찰을 한다면 경계에 있는 기본 메모리유닛은 경우에 따라서 천분의 300초 가량은 'A'활동을 하고 천분의 700초 가량은 'B'활동을 하는 모습을 나타낼 수 있다. 이를 통해 네트워크'ㄱ'과 네트워크'ㄴ'의 연관성이 조절될 수 있다.
본 발명에 따르면 사용자들이 생각하는 검색어간의 연관성을 정보로 하여 검색어간의 새로운 연관성을 제시하고 사용자의 반응에 따라 수정해 나감으로써 새로우면서 동시에 유용한 연관검색어를 제시할 수 있는 효과가 있다.
이상에서는 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기서 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
20: 검색 서버 25: 프로세서
26: 제1 설정부 27: 변환부
28: 제2 설정부 29: 비교부
30: 제어부 31: 데이타베이스
40: 사용자 단말기 50: 네트워크

Claims (7)

  1. 인터넷 검색사이트에서 연관 검색어를 제시하는 방법으로서,
    검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 제1 설정단계;
    상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 변환 단계;
    상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러오는 요청 단계;
    상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 제2 설정단계;
    프로세서에서 상기 제1제한영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량과 소정 거리 이내의 주변영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량을 비교하는 비교 단계; 및
    상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 접근성 강약 단계;
    를 포함하고,
    상기 n 및 상기 m은,
    자연수인 것을 특징으로 하는 연관 검색어 제시방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 설정 단계는,
    상기 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위에 대해 상기 기본단위와 소정 거리 이내의 다른 기본단위 간의 거리에 반비례하는 확률로 집합을 이루도록 설정하는 단계인 것을 특징으로 하는 연관 검색어 제시방법.
  4. 삭제
  5. 유, 무선 네트워크를 이용하여 사용자의 검색 요청을 수신하고 실시간으로 검색 결과물의 내용을 분류하여 제공하는 검색 시스템에 있어서,
    사용자 단말로부터 검색 요청을 수신하여 추출된 사용자 검색 키워드로 상기 사용자에 의해 입력된 복수의 정보들을 검색하여 좌표영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량을 실시간으로 분석한 후, 이를 바탕으로 상기 검색 요청 정보에 관련된 연관검색어들의 접근성을 강화 또는 약화시켜 검색어들 간의 연관성을 가변시키는 검색 서버; 및
    상기 검색 서버로 사용자 검색 키워드를 전송하여 검색 요청하고, 그에 따른 연관검색어를 전송받아 화면에 표시하는 사용자 단말을 포함하는 연관 검색어 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 검색 서버는,
    프로세서,
    복수의 메모리유닛들로 구성된 데이타베이스를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    검색 서버의 데이타베이스에 구비된 복수 개의 메모리들 각각에 좌표영역을 설정한 후, 상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 복수 개의 정보를 집합형태의 기본단위로 설정하는 제1 설정부;
    상기 검색 서버에서 사용자가 입력하는 정보를 집합형태의 기본단위로 변환시키는 변환부;
    상기 검색 서버에서 상기 사용자의 입력 정보에 따른 기본단위의 네트워크 좌표영역 중 적어도 n개 이상의 영역이 포함되는 정보를 상기 데이타베이스에서 불러와 상기 적어도 n개 이상의 네트워크 좌표영역이 포함된 정보들을 중첩시킨 후, m개 이하의 네트워크 좌표영역이 포함되는 영역에 제1제한영역을 설정하는 제2 설정부;
    상기 제1제한영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량과 소정 거리 이내의 주변영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량을 비교하는 비교부; 및
    상기 비교 결과에 따라 상기 m개 이하의 영역을 포함하는 정보를 연관검색어로 사용자에게 제시하여 사용자의 채택유무에 따라 연관검색어의 접근성을 강화 또는 약화시키는 제어부를 포함하고,
    상기 n 및 상기 m은,
    자연수인 것을 특징으로 하는 연관 검색어 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 비교부는,
    상기 제1제한영역 및 상기 주변영역에 포함되는 각각의 기본메모리 유닛들의 에너지 소비량을 비교하는 것을 특징으로 하는 연관 검색어 시스템.






KR1020120010102A 2012-01-31 2012-01-31 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법 KR101393258B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120010102A KR101393258B1 (ko) 2012-01-31 2012-01-31 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법
US13/751,194 US9037603B2 (en) 2012-01-31 2013-01-28 System of proposing creative keyword and method of proposing creative keyword using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120010102A KR101393258B1 (ko) 2012-01-31 2012-01-31 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130088693A KR20130088693A (ko) 2013-08-08
KR101393258B1 true KR101393258B1 (ko) 2014-05-08

Family

ID=48871222

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120010102A KR101393258B1 (ko) 2012-01-31 2012-01-31 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9037603B2 (ko)
KR (1) KR101393258B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103049532A (zh) * 2012-12-21 2013-04-17 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 基于突发事件应急管理的知识库引擎构建及其查询方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009271795A (ja) 2008-05-08 2009-11-19 Nomura Research Institute Ltd 検索システム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6834278B2 (en) * 2001-04-05 2004-12-21 Thothe Technologies Private Limited Transformation-based method for indexing high-dimensional data for nearest neighbour queries
US6879980B1 (en) * 2001-06-29 2005-04-12 Oracle International Corporation Nearest neighbor query processing in a linear quadtree spatial index
US7805266B1 (en) * 2001-07-17 2010-09-28 At&T Corp. Method for automated detection of data glitches in large data sets
US8676802B2 (en) * 2006-11-30 2014-03-18 Oracle Otc Subsidiary Llc Method and system for information retrieval with clustering
US7856434B2 (en) * 2007-11-12 2010-12-21 Endeca Technologies, Inc. System and method for filtering rules for manipulating search results in a hierarchical search and navigation system
US7774381B2 (en) * 2008-02-07 2010-08-10 Oracle Int'l Corp. Triangulated irregular network
US8275762B2 (en) * 2008-10-21 2012-09-25 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Reverse mapping of feature space to predict execution in a database
US20100131496A1 (en) * 2008-11-26 2010-05-27 Yahoo! Inc. Predictive indexing for fast search
TWI385544B (zh) * 2009-09-01 2013-02-11 Univ Nat Pingtung Sci & Tech 基於密度式之資料分群方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009271795A (ja) 2008-05-08 2009-11-19 Nomura Research Institute Ltd 検索システム

Also Published As

Publication number Publication date
US9037603B2 (en) 2015-05-19
KR20130088693A (ko) 2013-08-08
US20130198228A1 (en) 2013-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107644269B (zh) 一种支持风险评估的电力舆情预测方法及装置
CN110825948B (zh) 基于促谣-辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法
CN105808590B (zh) 搜索引擎实现方法、搜索方法以及装置
CN101685454A (zh) 人机交互方法及系统
CN102982042A (zh) 一种个性化内容推荐方法、平台以及系统
CN104268292A (zh) 画像系统的标签词库更新方法
Zhang Construction of personalized learning platform based on collaborative filtering algorithm
Etemadi et al. Embedding-based team formation for community question answering
Liu et al. Research on recommendation system algorithm based on deep learning mode in grid environment
KR101393258B1 (ko) 연관 검색어 시스템 및 이를 이용한 연관 검색어 제시방법
Dan Intelligent English resource recommendation and teaching effect based on symmetric SDAE collaborative filtering algorithm
Snijders et al. Network dynamics with a nested node set: Sociability in seven villages in Senegal
Xuebin Study of multi-objective optimization and multi-attribute decision-making for dynamic economic emission dispatch
Ruichen [Retracted] The Basic Principles of Marxism with the Internet as a Carrier
Pang A personalized recommendation algorithm for semantic classification of new book recommendation services for university libraries
Shen et al. [Retracted] International Chinese Education Expert System Based on Artificial Intelligence and Machine Learning Algorithms
Yu Intelligent Transmission Algorithm of College Physical Training Course Information Based on Big Data
Liu et al. Design of informatization college and university teaching management system based on improved decision tree algorithm
Cripps Population ethics for an imperfect world: Basic justice, reasonable disagreement, and unavoidable value judgements
Bouneffouf Context-based information retrieval in risky environment
Francis et al. A mixture model for longitudinal partially ranked data
Luo [Retracted] A Personalized Recommendation Algorithm for Political and Ideological Courses in Colleges Using Multiple Interests of Users
Hu [Retracted] Adaptive Recommendation Method of IoT Apps and Ideological and Political Teaching Resources
Li et al. A framework of ontology-based knowledge management system
CN113449165A (zh) 搜索引擎优化方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A110 Patent application of lawful right holder
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180307

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190312

Year of fee payment: 6