KR102001192B1 - 흐름 시각화에서 페이지 레이아웃 - Google Patents

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Abstract

네트워크 트래픽의 흐름 시각화를 생성하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시된다. 스코어링 함수는 어떤 트래픽 경로들이 상기 시각화에서 디스플레이되는지 우선 순위를 매기기 위해 사용된다.

Description

흐름 시각화에서 페이지 레이아웃{PAGE LAYOUT IN A FLOW VISUALIZATION}
본 발명은 네트워크 트래픽의 흐름 시각화(flow visualization)를 생성하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
인터넷은 매우 다양한 콘텐트에 액세스를 제공한다. 예를 들어, 많은 서로 다른 토픽들에 대한 이미지들, 오디오, 비디오, 및 웹 페이지들은 상기 인터넷을 통해 액세스가능하다. 상기 액세스가능한 콘텐트는 사용자들에게 광고들을 제시하기 위한 기회를 제공한다. 광고들은 웹 페이지, 이미지 또는 비디오와 같은 콘텐트 내에 존재할 수 있으며 혹은, 상기 콘텐트는 상기 콘텐트 내의 광고 슬롯 내에 그리고/또는 팝업 윈도우 또는 다른 오버레이의 광고 슬롯 내에 광고를 나타내는 것과 같이 하나 이상의 광고들의 디스플레이를 유발(trigger)할 수 있다.
심지어 기본적인 인터넷 상거래에 관련된 이용가능한 트래픽 정보의 양조차도 이해 당사자들에게 부담을 줄 수 있다. 사용자들은, 실질적으로 동일한 타입들의 거래들을 완성하기 위해, 서로 다른 많은 URL(uniform resource locator)들을 방문할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 온라인 쇼핑 카트에 제품을 실제적으로 추가하는 사용자들의 수에 관하여 더 많이 알기를 원할 수 있다. 하지만, 고유한 URL은 사용자가 쇼핑 카트에 제품을 추가할 때마다 시간에 생성될 수 있다. 또한, 여러 당사자들은, 사용자들이 어떻게 특정 웹페이지들에 도달하는지에 대해 관심이 있을 수 있다. 예를 들어, 한 사람의 사용자가 특정 제품에 대해 인터넷 검색을 수행할 수 있는 반면, 다른 사용자는 동일한 제품 캠페인 페이지에 도달하도록 광고 링크의 뒤를 따를 수 있다. 따라서, 사용자들이 뒤따를 수 있는 트래픽 경로들의 수는 또한 클 수 있다. 이러한 그리고 다른 이유들로 인해, 인터넷 트래픽의 흐름의 시각화들을 발생시키는 것은 도전적이고 어렵다.
일반적으로, 본 명세서에 서술되는 본 발명의 하나의 혁신적인 양상은 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법에서 구현될 수 있다. 상기 방법은, 메모리로부터, 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 검색하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 노드 각각에 대한 레벨을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 레벨은 시작 노드에 대한 노드의 위치를 나타낸다. 상기 방법은, 프로세싱 회로에 의해, 트래픽 경로에 따른 트래픽 볼륨에 부분적으로 기초한 트래픽 경로 각각에 대한 스코어 및 상기 트래픽 경로에 의해 접속된 노드들 사이의 레벨 차이를 계산하는 단계를 포함한다. 상기 방법은, 상기 프로세싱 회로에 의해, 상기 트래픽 경로들에 대해서 스코어들의 더 큰 합계를 갖는 노드들의 배열을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 상기 결정된 노드들의 배열에 부분적으로 기초하여, 전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 디스플레이되는 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록 구성되는 시각화 데이터를 생성하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하는 단계를 포함한다.
다른 구현에서, 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템은 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 검색하도록 구성되는 프로세싱 회로를 포함한다. 상기 프로세싱 회로는 노드 각각에 대한 레벨을 결정하도록 또한 구성되고, 상기 레벨은 시작 노드에 대한 노드의 위치를 나타낸다. 상기 프로세싱 회로는 트래픽 경로에 따른 트래픽 볼륨에 부분적으로 기초한 트래픽 경로 각각에 대한 스코어 및 상기 트래픽 경로에 의해 접속된 노드들 사이의 레벨 차이를 계산하도록 구성된다. 상기 프로세싱 회로는 상기 트래픽 경로들에 대해서 스코어들의 더 큰 합계를 갖는 노드들의 배열을 결정하도록 더 구성된다. 상기 프로세싱 회로는 상기 결정된 노드들의 배열에 부분적으로 기초하여, 전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 디스플레이되는 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록된 시각화 데이터를 생성하도록 구성된다. 상기 프로세싱 회로는 상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하도록 구성된다.
추가적인 구현은 명령어들이 저장된 하나 이상의 컴퓨터-판독가능한 매체이다. 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하도록 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해서 실행가능하다. 상기 동작들은 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 검색하는 것을 포함한다. 상기 동작들은 노드 각각에 대한 레벨을 결정하는 것을 포함하고, 상기 레벨은 시작 노드에 대한 노드의 위치를 나타낸다. 상기 동작들은 트래픽 경로에 따른 트래픽 볼륨에 부분적으로 기초한 트래픽 경로 각각에 대한 스코어 및 상기 트래픽 경로에 의해 접속된 노드들 사이의 레벨 차이를 계산하는 것을 포함한다. 상기 동작들은 상기 트래픽 경로들에 대해서 스코어들의 더 큰 합계를 갖는 노드들의 배열을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 상기 동작들은 상기 결정된 노드들의 배열에 부분적으로 기초하여, 전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 디스플레이된 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록 구성되는 시각화 데이터를 생성하는 것을 포함한다. 상기 동작들은 또한 상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하는 것을 포함한다.
이러한 구현들은 본 발명의 범위를 한정하려는 것이 아니라, 본 발명의 이해를 돕기 위해 예들을 제공하는 것이다. 특정 구현들은 하나 이상의 하기의 이점들을 실현하기 위해 개발될 수 있다.
본 명세서에서 서술된 본 발명의 하나 이상의 구현들의 세부사항들은 첨부된 도면들 및 아래의 상세한 설명에서 설명된다. 본 발명의 다른 특징들, 양상들, 및 이점들은 상세한 설명, 도면들, 및 청구범위로부터 명확해질 것이다.
도 1은 광고 관리 시스템이 도시된 실시예에 따라 광고 서비스들을 관리하는 예시적인 환경의 블록도이다.
도 2는 온라인 트래픽의 예시적인 시각화의 도시이다.
도 3은 더 많은 트래픽 흐름 접속들을 나타내는 온라인 트래픽의 예시적인 시각화의 도시이다.
도 4는 훨씬 더 많은 트래픽 흐름 접속들을 나타내는 온라인 트래픽의 예시적인 시각화의 도시이다.
도 5는 온라인 트래픽의 시각화를 생성하는 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 6은 도시된 구현에 따른 예시적인 프로세싱 회로의 블록도이다.
여러 도면들 내의 동일한 참조 번호들 및 명칭들은 동일한 요소들을 나타낸다.
인터넷 트래픽의 흐름은 웹 사이트 소유자들, 광고주들, 및 다른 이해 당사자들에 대한 중요한 측정 기준(metric)이다. 예를 들어, 트래픽 데이터는 사용자가 웹사이트에 어떻게 도달하는지(예를 들어, 상기 웹사이트에서 웹 브라우징을 시작하는 것, 다른 웹 사이트로부터 하이퍼링크를 뒤따르는 것 등에 의해), 사용자가 상기 웹 사이트 내에서 어떻게 내비게이트하는지(예를 들어, 제품 정보 페이지로부터 쇼핑 카트 페이지로 트래버스하는 것, 쇼핑 카트 페이지로부터 구매 페이지로 트래버스하는 것 등에 의해), 그리고 사용자들이 상기 웹 페이지를 방문한 후 어디로 가는지(예를 들어, 광고들을 클릭하는 것, 다른 웹 사이트들을 내비게이트하는 것 등에 의해)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이해 당사자들은 상기 웹사이트에 변화를 주고, 광고 캠페인을 특정 방식으로 조정하고, 그리고 다른 기능들을 수행하기 위해 트래픽 정보를 사용할 수 있다.
이해 당사자들(예를 들어, 광고주들, 웹사이트 관리자들, 및 다른 이해 당사자들)은 상기 콘텐트와의 사용자 상호대화들에 관련된 정보 및 특정 웹사이트들을 통한 트래픽의 흐름을 전달하는 여러 리포트들 및 시각화들에 액세스할 수 있다. 트래픽 분석 툴은, 사용자들이 어떻게 여러 웹페이지들과 상호대화하는지를 이해당사자들이 파악하는 것을 돕기 위해 트래픽 데이터를 수집하고 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 광고를 실제로 클릭하는 사용자들의 비율 또는 얼마나 많은 사용자들이 실제로 광고되는 제품의 구매를 완료하는지에 대해 알기를 원할 수 있다. 상기 트래픽 데이터의 분석 및 리포팅은 광고주로 하여금 광고 예산 할당 결정을 하도록 할 수 있다. 다른 예에서, 웹사이트 관리자는, 더 많은 수의 사용자들이 웹사이트의 특정 페이지들에 도달하게끔 상기 웹 사이트에 변화들을 줄 수 있다.
특히, 상기 분석 툴은 트래픽의 흐름에 관하여 이해당사자에 대한 정보의 표시를 간략화하기 위해 동작할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 상기 분석 툴은 특정 타입들의 정보를 시각화 내의 "노드들(nodes)"로 합산 및 그룹화할 수 있다. 일부 구현들에서, 디스플레이되는 노드들은 합해진 URL들의 "클러스터들(clusters)"일 수 있다. 예를 들어, 쇼핑 카트들을 보는 것과 관련된 URL들은 트래픽 흐름 시각화 상에서 디스플레이를 위해 단일 클러스터에 합해질 수 있다. 다른 예에서, 특정 웹사이트 내의 다른 타입들의 URL들은 클러스터링(예를 들어, 메인 페이지, 검색 페이지 등)될 수 있고, 이러한 URL들 사이의 상기 트래픽은 또한 합해질 수 있다. URL 클러스터링은, 참조로써 본 명세서에 통합되는 "URL들에 기초한 웹 페이지 그룹핑으로의 자동 접근{Automatic Approach to Web Page Grouping Based on URLs}"으로 명명된 공동-출원된 U.S. 특허 출원에서 상세하게 서술된다. 다른 구현들에서, 다른 타입들의 정보(예를 들어, 디모그래픽 정보, 지리적 위치 정보, 웹 사이트들에 액세스하기 위해 사용되는 하드웨어 또는 소프트웨어에 관한 정보 등)는 마찬가지로 트래픽 흐름 시각화에 대한 노드들에 합해지고 그룹화될 수 있다.
상기 분석 툴은 또한, 어떤 노드 및 트래픽의 흐름들이 여러 구현들에 따라 시각화에서 디스플레이되는지를 자동적으로 결정할 수 있다. 노드들 사이에서 합해진 트래픽 흐름들은, 시각화의 사용자가 따르기에는 여전히 어려울 수 있다. 예를 들어, 트래픽은 노드 B 및 C 둘다를 트래버스(traverse)함으로써 노드 A에서 노드 D로 흐를 수 있다. 트래픽은 또한 노드 A에서 노드 C로 트래버스하고 그리고 노드 D로 흐를 수 있다. 어떤 트래픽은 노드 A에서 노드 D로 직접 흐를 수 있다. 또한, 어떤 트래픽은 (예를 들어, 이전 노드에 도달함으로써) 역방향 경로로 흐를 수 있다. 예를 들어, 사용자는 노드 B에서 노드 C로 트래버스할 수 있고, 이후 노드 D로 계속 가기 전에 노드 B로 되돌아가기를 선택할 수도 있다. 일부 구현들에서, 상기 분석 툴은, 특정 트래픽 경로들이 트래픽 흐름 시각화에서 디스플레이되는지 여부를 결정하기 위해 스코어링 함수를 사용할 수 있다.
도 1은 광고 관리 시스템이 광고 서비스들을 관리하는 예시적인 환경(100)의 블록도이다. 환경(100)은 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 무선 네트워크, 인터넷, 또는 그것들의 조합과 같은 네트워크(102)를 포함한다. 네트워크(102)는 웹사이트들(104), 사용자 디바이스들(106), 광고주들(108), 및 광고 관리 시스템(110)에 접속한다. 환경(100)은 임의의 수의 웹사이트들, 사용자 디바이스들, 및 광고주들(108)을 포함할 수 있다.
웹사이트(104)는 도메인 명칭과 관련되고 하나 이상의 서버들에 의해 호스팅(host)되는 하나 이상의 리소스(105)들을 포함한다. 예시적인 웹사이트는 텍스트, 이미지들, 멀티미디어 콘텐트, 및 스크립들과 같은 프로그래밍 요소들을 포함할 수 있는 HTML(hypertext markup language)로 포맷팅된 웹 페이지들의 집합이다.
리소스(105)는 네트워크(102)를 통해 제공될 수 있는 임의의 데이터이다. 리소스(105)는 URL과 같은 리소스(105)와 관련되는 리소스 어드레스에 의해 식별된다. 리소스들(105)은, 몇개만 언급하자면, 웹 페이지들, 워드 프로세싱 문서들, PDF(portable document format) 문서들, 이미지들, 비디오, 프로그래밍 요소들, 상호대화 콘텐트, 및 공급 소스들을 포함할 수 있다. 리소스들(105)은 (하이퍼링크들 내의 메타-정보와 같은) 임베딩된 정보 그리고/또는 임베딩된 명령어들을 포함할 수 있는, 워드들, 구문들(phrases), 이미지들 및 사운드들과 같은 콘텐트를 포함할 수 있다. 임베딩된 명령어들은, 웹 브라우저에서와 같은 사용자의 디바이스에서 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 코드는 JavaScript® 또는 ECMAScript®와 같은 언어들로 기입될 수 있다.
사용자 디바이스(106)는 사용자의 제어하에 있고, 네트워크(102)를 통해 리소스들(105)을 요청하고 수신할 수 있는 전자 디바이스이다. 예시적인 사용자 디바이스들(106)은 개인용 컴퓨터들, 모바일 통신 디바이스들, 및 네트워크(102)를 통해 데이터를 전송 및 수신할 수 있는 다른 디바이스들을 포함한다. 일부 구현들에서, 사용자 디바이스(106)는 네트워크(102)를 통해 데이터의 전송 및 수신을 용이하게 하도록 웹 브라우저와 같은 사용자 애플리케이션을 포함할 수 있다.
사용자 디바이스(106)는 웹사이트(104)로부터 리소스들(105)을 요청할 수 있다. 결과적으로, 리소스(105)를 나타내는 데이터는 사용자 디바이스(106)에 의해 표현(예를 들어, 전자 디스플레이 상에서, 스피커를 통한 가청 음향으로, 또는 그것들의 조합으로)하기 위해 사용자 디바이스(106)에 제공될 수 있다. 리소스(105)를 나타내는 데이터는, 광고들이 표시될 수 있는 상기 리소스의 부분 또는 사용자 디스플레이의 부분을 특정하는 데이터(예를 들어, 팝-업 윈도우의 또는 웹페이지의 슬롯내의 표현 위치)를 포함할 수 있다. 리소스(105) 또는 사용자 디스플레이의 이러한 특정 부분들은 광고 슬롯들로 언급된다.
네트워크(102)를 통해 액세스가능한 광대한 양의 리소스들(105)의 검색을 용이하게 하도록, 환경(100)은 웹사이트들(104)에 제공되는 리소스들(105)을 크롤링(crawling)하고 인덱싱(indexing)함으로써 리소스들(105)을 식별하는 검색 시스템(112)을 포함할 수 있다. 리소스들(105)에 대한 데이터는, 상기 데이터가 관련되는 리소스(105)에 기초하여 인덱싱될 수 있다. 상기 인덱싱되고 선택적으로 캐싱된 리소스들(105)의 카피들은 검색 인덱스(미도시)에 저장된다.
사용자 디바이스들(106)은 네트워크(102)를 통해 검색 시스템(112)에 검색 질의들을 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 검색 시스템(112)은 상기 검색 질의에 관련된 리소스들(105)을 식별하기 위해 상기 검색 인덱스에 액세스한다. 하나의 예시적인 실시예에서, 검색 질의는 하나 이상의 키워드들을 포함한다. 검색 시스템(112)은 상기 질의에 대응하는 리소스들(105)을 식별하고, 검색 결과들의 형태로 리소스들(105)에 관한 정보를 제공하고, 상기 검색 결과들을 상기 사용자 디바이스들(106)에 검색 결과 페이지들로 되돌린다. 검색 결과는 특정 검색 질의에 응답하는 리소스(105)를 식별하는 검색 시스템(112)에 의해 생성되는 데이터를 포함할 수 있고, 그리고 검색 결과는 리소스(105)로의 링크를 포함할 수 있다. 예시적인 검색 결과는 웹 페이지 타이틀, 웹 페이지(104)로부터 추출되는 텍스트의 스니펫(snippet) 또는 이미지의 부분, 리소스(105)의 렌더링, 및 웹 페이지(104)의 URL을 포함할 수 있다. 검색 결과 페이지들은 또한 광고들이 표시될 수 있는 하나 이상의 광고 슬롯들을 포함할 수 있다.
검색 결과 페이지는, 사용자 디바이스(106)의 웹 브라우저가 HTTP(HyperText Transfer Protocol) 쿠키를 설정하도록 검색 시스템(112)으로부터의 요청으로 전송될 수 있다. 쿠키는, 예를 들어, 특정 사용자 디바이스(106) 및 특정 웹 브라우저를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 검색 시스템(112)은 HTTP 응답으로 상기 검색 결과 페이지를 전송함으로써 상기 질의에 응답하는 서버를 포함한다. 이러한 HTTP 응답은, 상기 브라우저로 하여금 상기 서버에 의해 호스팅되는 사이트에 대한 쿠키 또는 상기 서버의 도메인에 대한 쿠키를 저장하게 하는 명령어들(예를 들어, 설정 쿠키 명령어)을 포함한다. 상기 브라우저가 쿠키들을 지원하고 쿠키들이 인에이블되면, 서버의 도메인 내의 동일한 서버 또는 서버에 대한 매 후속 페이지 요청은 상기 쿠키들을 포함할 것이다. 상기 쿠키는 고유한 또는 준-고유한 식별자를 포함하는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 고유한 또는 준-고유한 식별자는 익명화될 수 있고, 사용자 이름들과 접속되지 않는다. HTTP가 스테이트리스 프로토콜(stateless protocol)이기 때문에, 쿠키들의 사용은, 다수의 세션들에 대해서 사용자의 특정 액션들 또는 상태를 추적하도록 검색 시스템(112) 또는 다른 시스템과 같은 외부 서비스를 허용한다. 사용자는, 예를 들어, 브라우저의 설정들 내의 쿠키들을 디스에이블함으로써 사용자 액션들의 추적을 벗어날 수 있다.
리소스(105) 또는 검색 결과들이 사용자 디바이스(106)에 의해 요청되거나 사용자 디바이스(106)에 제공될 때, 광고 관리 시스템(110)은 리소스(105) 또는 검색 결과들로 제공될 광고들에 대한 요청을 수신한다. 상기 광고들에 대한 요청은 상기 요청된 리소스(105) 또는 검색 결과들 페이지에 대해 정의되는 상기 광고 슬롯들의 특성들을 포함할 수 있고, 광고 관리 시스템(110)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 광고 슬롯이 정의되는 리소스(105)에 대한 레퍼런스(예를 들어, URL), 상기 광고 슬롯의 크기, 및/또는 상기 광고 슬롯에서 표시하기 위해 이용가능한 미디어 타입들은 광고 관리 시스템(110)에 제공될 수 있다. 마찬가지로, 요청된 리소스(105)에 관련된 키워드들(즉, 콘텐트와 관련되는 하나 이상의 단어들)("리소스 키워드들(resource keywords)") 또는 검색 결과들이 요청되는 검색 질의는, 또한, 리소스(105) 또는 검색 질의에 관련되는 광고들의 식별을 용이하게 하도록 광고 관리 시스템(110)에 제공될 수 있다.
상기 광고들에 대한 요청 내에 포함되는 데이터에 기초하여, 광고 관리 시스템(110)은 상기 요청에 응답하여 제공되기에 적격인 광고들("적격 광고들(eligible advertisements)")을 선택할 수 있다. 예를 들어, 적격 광고들은 광고 슬롯들의 특성들과 매칭하는 특성들을 갖고, 특정 리소스 키워드들 또는 검색 질의들에 관련하여 식별되는 광고들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 리소스 키워드들, 상기 검색 질의, 또는 상기 검색 질의의 부분들과 매칭하는 타겟팅 키워드들을 갖는 광고들은 광고 관리 시스템(100)에 의한 적격 광고들로서 선택된다.
광고 관리 시스템(110)은 리소스(105)의 또는 검색 결과들 페이지의 광고 슬롯 각각에 대한 적격의 광고를 선택한다. 리소스(105) 또는 검색 결과들 페이지는 사용자 디바이스(106)에 의한 표시를 위해 사용자 디바이스(106)에 의해 수신된다. 표시된 광고들과의 사용자 상호대화들을 나타내는 사용자 상호대화 데이터는 이력 데이터 저장소(119)에 저장될 수 있다. 예를 들어, 광고가 광고 서버(114)를 통해 상기 사용자에게 표시될 때, 데이터는 로그 파일(116)에 저장될 수 있다. 아래에서 더 충분히 서술되는 것처럼, 로그 파일(116)은 이력 데이터 저장소(119)에서 다른 데이터와 합해질 수 있다. 따라서, 이력 데이터 저장소(119)는 상기 광고 임프레션(advertisement impression)을 나타내는 데이터를 포함한다. 예를 들어, 광고의 표시는, 표시되는 상기 광고에 대한 요청에 응답하여 저장된다. 예를 들어, 상기 광고 요청은 특정 쿠키를 식별하는 데이터를 포함할 수 있어, 상기 쿠키를 식별하는 데이터는 상기 요청에 응답하여 표시된 상기 광고(들)을 식별하는 데이터와 공동으로 저장될 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 데이터는 이력 데이터 저장소(119)에 직접 저장될 수 있다.
마찬가지로, 사용자가 링크(예를 들어, 하이퍼링크, 표시된 광고 등)을 트래버스하는 것을 선택할 때, 상기 링크의 선택을 나타내는 데이터는 로그 파일(116), 쿠키, 또는 이력 데이터 저장소(119)에 저장될 수 있다. 일부 구현들에서, 상기 데이터는, 광고에 링크되는 웹 페이지에 대한 요청에 응답하여 저장된다. 예를 들어, 상기 광고에 대한 사용자 선택은 광고주에 의해(또는 광고주에 대해) 제공되는 웹 페이지의 표시에 대한 요청을 개시할 수 있다. 상기 요청은 상기 사용자 디바이스에 대한 특별한 쿠키를 식별하는 데이터를 포함할 수 있고, 이러한 데이터는 상기 광고 데이터 저장소에 저장될 수 있다.
사용자 상호대화 데이터는, 상기 사용자 상호대화들이 수행된 대응하는 사용자 디바이스를 나타내는 고유한 식별자들과 관련될 수 있다. 예를 들어, 일부 구현들에서, 사용자 상호대화 데이터는 하나 이상의 쿠키들과 관련될 수 있다. 쿠키 각각은 초기화 시간을 특정하는 콘텐트를 포함할 수 있고, 상기 초기화 시간은 상기 쿠키가 특정 사용자 디바이스(106) 상에서 처음에 설정된 시간을 나타낸다. 다른 구현들에서, 특정 사용자에 관한 추가적인 정보가 수집될 수 있다. 예를 들어, 추가적인 정보는 사용자의 데모그래픽들, (예를 들어, 모바일 디바이스의 GPS 기능, IP 어드레스 등에 기초하는) 지리적 위치, (예를 들어, 어떤 웹 브라우저가 사용되고 있는지, 어떤 타입의 컴퓨팅 디바이스가 사용되고 있는지 등의) 시스템 정보, 및 환경(100)과의 사용자 상호대화에 관한 임의의 다른 타입의 정보와 관련된 정보를 포함할 수 있다.
로그 파일들(116) 또는 이력 데이터 저장소(119)는, 또한, 광고들에 대한 레퍼런스들 및 사용자에게 표시되기 위해 각각의 광고가 선택된 조건들을 나타내는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 이력 데이터 저장소(119)는 타겟팅 키워드들, 비드들, 및 적격 광고들이 표시를 위해 선택되는 다른 기준을 저장할 수 있다. 부가적으로, 이력 데이터 저장소(119)는 광고 각각에 대한 다수의 임프레션들을 특정하는 데이터를 포함할 수 있고, 광고 각각에 대한 임프레션들의 수는, 예를 들어, 상기 광고 임프레션들 그리고/또는 상기 임프레션들에 관련되는 쿠키들을 야기한 상기 키워드들을 사용하여 추적될 수 있다. 임프레션 각각에 대한 데이터는 또한 저장될 수 있으며, 따라서, 각각의 임프레션 및 사용자 선택은 선택된 상기 광고 그리고/또는 상기 광고가 표시를 위해 선택되도록 야기한 상기 타겟팅 키워드와 관련(즉, 상기 광고 그리고/또는 상기 타겟팅 키워드에 대한 레퍼런스들 저장하고 그리고/또는 상기 광고 그리고/또는 상기 타겟팅 키워드에 따라 인덱싱)될 수 있다.
광고주들(108)은, 광고 관리 시스템(110)에, 광고들의 분배를 제어하기 위해 사용되는 캠페인 파라미터들(예를 들어, 타겟팅 키워드들 및 대응하는 비드들)을 제출할 수 있다. 광고주들(108)은, 상기 캠페인 파라미터들을 사용하여 분배되는 상기 광고들의 성과를 모니터링하기 위해 광고 관리 시스템(110)에 액세스할 수 있다. 예를 들어, 광고주는 다수의 임프레션들(즉, 표시들), 선택들(즉, 클릭들), 및 상기 광고들에 대해 식별된 변환들을 제공하는 캠페인 실행 리포트에 액세스할 수 있다. 상기 캠페인 실행 리포트는 또한 총 비용, 클릭당 비용, 및 특정 시간 기간에 걸친 상기 광고에 대한 다른 비용 측정들을 제공할 수 있다.
일부 구현들에서, 사용자가 참조 웹 페이지(또는 다른 리소스)로부터 웹 페이지 또는 다른 리소스를 액세스할 때, 상기 상호대화에 대한 참조 웹 페이지(또는 다른 리소스)는, 예를 들어, 상기 웹 페이지에 의해 참조되는 코드의 실행에 의해 식별될 수 있고, 상기 웹 페이지는 상기 웹 페이지에 액세스하기 위해 사용되는 URL에 액세스되고 그리고/또는 기초하고 있다. 예를 들어, 사용자는, 예를 들어, 광고주의 제휴에 의한 판촉 제안(promotional offer)의 일부로서 웹 페이지에 표시되는 링크를 선택함으로써 광고주의 웹 사이트에 액세스할 수 있다. 이러한 링크는 URL과 관련될 수 있고, 상기 URL은 상기 사용자가 내비게이트하고 있는 상기 리소스를 고유하게 식별하는 데이터(즉, 텍스트)를 포함한다. 예를 들어, 상기 링크 http://www.example.com/homepage/%affiliate_identifier%promotion_1은, 상기 사용자가 상기 URL에 특정되는 상기 제휴 식별자 번호와 관련된 상기 제휴의 웹 페이지로부터 상기 example.com 웹 페이지로 내비게이트한 것을 명시하고, 상기 사용자가 promotion_1에 관련된 상기 판촉 제안에 포함되는 상기 링크의 선택에 기초하여 상기 example.com 웹 페이지로 향한 것을 명시한다. 이러한 상호대화(즉, 상기 링크의 선택)에 대한 사용자 상호대화 데이터는 데이터베이스에 저장될 수 있고, 환경(100)에서의 트래픽의 흐름에 대한 성과를 리포팅하고 시각화하는 것을 용이하게 하도록 아래에서 서술된 것처럼 사용될 수 있다.
광고 관리 시스템(110)은 성과 분석 장치(120)를 포함하고, 상기 성과 분석 장치(120)는 환경(100) 내의 하나 이상의 트래픽의 흐름 시각화들을 생성하기 위해 로그들(116), 이력 데이터(119) 또는 그 외의 장소에 저장된 트래픽 및 다른 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 성과 분석 장치(120)는, 얼마나 많은 사용자들이 웹 사이트들(104) 중 하나로부터 다른 것으로 트래버스하는지를 결정하기 위해 쿠키 데이터를 분석할 수 있다. 일부 구현들에서, 성과 분석 장치(120)는 상기 시각화를 위해 데이터의 세트들을 노드들 그리고/또는 트래픽 경로들에 합칠 수 있다. 성과 분석 장치(120)는 또한 어떤 노드들 및 트래픽 경로들이 트래픽 흐름 시각화에서 디스플레이되는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 성과 분석 장치(120)는 어떤 트래픽 경로들이 디스플레이되는지를 결정하기 위해 노드들 사이의 트래픽의 양에 기초한 하나 이상의 스코어링 함수들을 사용할 수 있다. 상기 스코어링 함수는 또한 레벨 가중치들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 노드들 A에서 B, B에서 C로 가는 트래픽 경로들 각각은 레벨 가중치 1을 가질 수 있고, 반면에 A에서 C로 직접 트래버스하는 경로는 레벨 가중치 2를 가질 수 있다.
도 2는 온라인 트래픽의 예시적인 시각화(200)의 도시이다. 일반적으로, 시각화(200)는 복수의 소스 노드들(216)(예를 들어, URL 클러스터들, 데모그래픽들의 그룹들, 지리적 위치들의 그룹들, 또는 임의의 다른 정보의 그룹)을 디스플레이한다. 예를 들어, 제1 소스 노드는 소셜 네트워킹 사이트들의 집합일 수 있는 반면에, 제2 소스 노드는 검색 엔진들의 집합일 수 있다. 소스 노드들(216)의 일부 또는 전부는 또한 특정 웹사이트에 대한 URL들의 그룹화를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 웹사이트는 하기의 URL들을 포함할 수 있다:
http://www.example.com/home.html
http://www.example.com/search.aspx
http://www.example.com/results.aspx?type=simple&q=test
그와 같은 경우에서, 시각화(200)는 이러한 URL들을 "Example.com"으로 라벨링된 단일 소스 노드(216)에 합할 수 있다.
시각화(200)는 일부 구현들에 따라 목표들에 대응하는 노드들을 또한 포함할 수 있다. 목표는 사용자들에 의해 수행되는 특정 액션에 대응하는 URL들의 그룹일 수 있다. 예를 들어, 제1 목표(206)는 특정 웹 사이트 또는 웹 사이트들의 세트 상의 제품 카테고리들을 보기 위한 것일 수 있다. 목표(206)는, 예를 들어, 제품 정보를 디스플레이하는 모든 URL들을 합함으로써 노드(220)를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 이후, 제2 목표(208)는 쇼핑 카트를 보기 위한 것일 수 있고, 그렇게 함으로써 웹사이트 방문자는 제품을 그들의 쇼핑 카트에 추가한 것을 나타낸다. 목표(208)는 노드(226)를 구성하기 위해 사용될 수 있다. 제3 목표(210)는 사용자들이 상기 웹 사이트에 로그인하고 노드(232)를 구성하기 위해 사용될 수 있다. 제4 목표(212)는 사용자들이 주문하고 노드(238)를 구성하기 위해 사용될 수 있다. 최종적으로, 제5 목표(214)는 사용자들이 주문들을 완료하고 노드(244)를 구성하기 위해 사용될 수 있다.
시각화(200)는 또한 노드들 사이의 트래픽 흐름 정보를 디스플레이한다. 예를 들어, 트래픽 경로들(218)은 소스 노드들(216)로부터 노드(220)로 트래픽의 흐름을 나타낸다. 여러 구현들에서, 시각화(200)는 또한 (예를 들어, 트래픽 볼륨에 의한 트래픽 흐름들의 모습을 변화시킴으로써, 트래픽 볼륨을 나타내는 아이콘들 또는 텍스트를 제공함으로써, 또는 노드들 사이의 트래픽의 양을 전달하는 다른 방식들에 의해) 노드들 사이의 트래픽의 양의 표시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 트래픽 경로들(218)은 시각화(200)에서 크기가 변하는 것으로 도시되고, 그렇게 함으로써 서로 다른 트래픽 볼륨들을 나타낸다. 마찬가지로, 트래픽 경로들(224, 230, 236, 및 242)은 노드들(226, 232, 및 238)을 경유하여 노드 200에서 244로의 (예를 들어, 구입의 완료를 통해) 트래픽의 흐름을 나타낸다. 도시된 것처럼, 시각화(200) 내의 트래픽 경로들(224, 230, 236 및 242)의 감소하는 크기는, 노드(220)에서 제품들을 보는 사용자들의 일부만이 실제로 노드(244)에서 구입을 완료함을 나타낸다.
시각화(200)는 또한 감소하는(drop-off) 트래픽 흐름들을 도시할 수 있다. 일반적으로, 감소하는 트래픽 흐름은, 사용자가 (예를 들어, 웹 브라우징 세션을 중단하는 것, 서로 다른 소매업자의 웹 사이트를 방문하기 위해 떠나는 것 등에 의해) 목표들(206, 208, 210, 212 및 214)에 의해 정의되는 프로세스를 벗어나는 것이다. 도시된 것처럼, 감소하는 트래픽 경로들(222, 228, 234, 및 240)은 이러한 단계들 각각으로부터 벗어나는(예를 들어, 시각화(200) 내의 목표와 관련되는 다른 노드로 되돌아가지 않는) 트래픽의 흐름을 나타내기 위해 노드들(220, 226, 232, 238)에 부착된다. 일부 구현들에서, 감소하는 트래픽 흐름들은 (예를 들어, 컬러레이션(coloration), 텍스트 또는 아이콘 등을 적용함으로써) 다른 트래픽 흐름들로부터 구별되는 표시를 포함할 수 있다. 예를 들어, 감소하는 트래픽 경로(222)는 (예를 들어, 경쟁자의 웹사이트를 방문하는 것, 쇼핑 프로세스를 중단하는 것 등에 의해) 노드(200)의 제품 소개 페이지들로부터 벗어나는 트래픽의 흐름을 나타내기 위해 적색으로 채색될 수 있다.
시각화(200)는 또한 일부 구현들에 따라 시간 입력(204)을 포함하기 위해 도시된다. 시간 입력(204)은 시각화(200)가 생성될 시간 또는 날짜의 선택을 수용하기 위해 구성된다. 예를 들어, 시간 입력(200)은 시각화(200)에 의해 제공되는 트래픽 정보를 필터링하기 위해 사용될 수 있는 날짜 범위의 선택을 수신할 수 있다. 예로서, 광고주는 광고 캠페인을 조정하기 위해 특정 휴일에 관련된 웹사이트 트래픽 정보를 보기 원할 수 있다. 다른 구현들에서, 시간 입력(200)은 미리정해질 수 있다(예를 들어, 이전 주, 이전 달, 사용자의 프로파일에 정의된 시간 기간 등).
시각화(200)는 또한 줌 입력(205)을 포함할 수 있고, 줌 입력(205)은 줌 레벨의 선택을 수신한다. 예를 들어, 시각화(200)의 사용자는 줌 아웃하기 위해 줌 입력(205)을 사용할 수 있고, 그렇게 함으로써 더 많은 노드들을 나타낸다. 줌 입력(205)은 또한 줌 인하기 위해 사용될 수 있고, 그렇게 함으로써 노드들의 서브셋에서만 시각화(200)의 디스플레이를 포커싱한다. 줌 입력(205)은 하나 이상의 아이콘들, 슬라이딩 바, 또는 시각화(200)의 다른 선택가능한 영역일 수 있다.
일부 구현들에서, 시각화(200)는 접속 선택기(202)를 포함할 수 있다. 접속 선택기(202)는 시각화(200)에서 디스플레이될 트래픽 흐름들의 양의 선택을 수신한다. 도시된 것처럼, 접속 선택기(202)는 시각화(200) 상에서의 최소량의 트래픽 흐름들만을 디스플레이하기 위해 설정된다. 접속 선택기(202)는 하나 이상의 아이콘들(예를 들어, 위쪽 및 아래쪽 화살표), 슬라이드 바, 또는 시각화(200) 상에서 선택을 수신하는 임의의 다른 선택가능한 영역을 디스플레이하기 위해 다수의 흐름들을 수신하는 입력 필드일 수 있다.
도 3은 시각화(200)보다 더 많은 트래픽 흐름 접속들을 나타내는 예시적인 시각화(300)의 도시이다. 시각화(300)는, 접속 선택기(202)가 시각화(200)에서 보다 더 많은 트래픽 흐름 접속들을 디스플레이하기 위해 시각화(300)에서 조정된 것을 제외하고, 시각화(200)와 동일한 모든 정보를 디스플레이한다. 특히, 트래픽 경로(302)는, 접속 선택기(202)가 디스플레이된 트래픽 접속들의 수를 증가시키기 위해 명령어를 수신할 때, 시각화(300)에서 디스플레이될 수 있다.
트래픽 경로(302)는 역방향 경로를 나타내는 시각화(200)에서의 트래픽 흐름들의 트래픽 경로와 서로 상이하다. 예를 들어, 트래픽 경로(302)는, 다수의 사용자들이 제1 제품을 쇼핑 카트들에 추가한 후, 제2 제품에 대한 세부사항들을 보기 위해 되돌아가는 것(예를 들어, 사용자가 주문을 완료하는 대신에 쇼핑을 계속하는 것을 선택하는 것)을 나타낼 수 있다. 이러한 정보는 특정 상황들에서 시각화(300)의 사용자에 관련될 수 있다. 예를 들어, 온라인 판매업자는, 주문의 전체 구매가격이 어떤 한계를 넘을 때 배송료가 무료인 판촉행사를 실행할 수 있다. 트래픽 경로(302)는 상기 상인으로 하여금, 상기 판촉행사가 주문들을 증가시키기 위해 소비자들에게 홍보하는데 얼마나 효율적인지를 분석하는 것을 허용한다.
일부 구현들에서, 스코어링 함수는 어떤 트래픽 흐름들이 시각화(300)에서 디스플레이되는지를 제어하기 위해 사용될 수 있다. 일부 경우들에서, 스코어링 함수는 특별한 트래픽 흐름 그리고/또는 레벨 가중치에 대한 트래픽의 볼륨에 부분적으로 기초할 수 있다. 예를 들어, 하나의 실시예는 다음과 같이 정의된 스코어링 함수를 사용할 수 있다.
Figure 112014043844248-pct00001
여기서
Figure 112014043844248-pct00002
는 2개의 노드들 사이의 트래픽 흐름이고,
Figure 112014043844248-pct00003
는
Figure 112014043844248-pct00004
에 대한 트래픽의 양에 기초한 트래픽 가중치 팩터이고,
Figure 112014043844248-pct00005
는 시각화(200)에서
Figure 112014043844248-pct00006
에 의해 트래버스되는 레벨들의 수에 기초한 길이 가중치 팩터이다. 예를 들어, 데이터 흐름(224)은 데이터 흐름(242)보다 더 높은 가중치 팩터를 가질 수 있는데, 이는 많은 사용자들이 실제로 그들의 구매들을 완료하기보다는 아이템들을 쇼핑 카트들에 추가하기 때문이다.
길이 가중치 팩터는 시각화(300)에서 다른 것들에 대한 특정 트래픽 흐름들을 디스플레이하는 것에 더 큰 우선순위를 두도록 정의될 수 있다. 일부 구현들에서, 목표들(206, 208, 210, 212 및 214)의 레벨들에 따라 하나의 레벨에서 다음 레벨로 노드들을 접속하는 트래픽 흐름들은 가장 높은 가중치 팩터들로 주어질 수 있다. 따라서, 목표들(206, 208, 210, 212 및 214)에 의해 정의된 단계들을 따르는 트래픽 흐름들은 다른 타입들의 트래픽 흐름들 위로 디스플레이될 수 있다. 내비게이트 방향으로 트래픽 흐름들은, 디스플레이될 수 있는 역방향 경로들의 수를 감소시키기 위해, 더 낮은 가중치 팩터들로 주어질 수 있다. 예를 들어, 트래픽 경로(302)는 -1의 가중치를 가질 수 있는데, 이는 이 방향으로의 트래픽 흐름이 완료된 구입의 전체 목표, 즉, 목표(214)로부터 벗어나기 때문이다. 레벨들을 또한 스킵하는 트래픽 흐름들("스킵들(skips)")은 다른 길이 가중치 팩터들로 주어질 수 있다. 예를 들어, 소스 노드(216)로부터 직접 노드(232)로의 트래픽 흐름은 3의 길이와 1/3의 가중치를 가질 수 있는데, 이는 2개의 레벨들에 대해 스킵하기 때문이다.
여러 구현들에 따라, 특별한 트래픽 흐름에 대한 트래픽 가중치 팩터는 더 낮은 길이 가중치 팩터를 상쇄하기에 충분히 높을 수 있다. 예를 들어, 트래픽 경로(302)는 트래픽 경로(224)보다 더 낮은 길이 가중치 팩터를 가질 수 있는데, 이는 트래픽 경로(302)가 반대 방향으로 흐르기 때문이다. 하지만, 노드(226)로부터 노드(220)로 반대로 흐르는 트래픽의 양은, 트래픽 경로(302)가 디스플레이될 만큼 충분하게 클 수 있다. 더 적은 트래픽을 갖는 다른 역방향 경로들은, 접속 선택기(202)에 의해 정의된 세부사항의 레벨에 따라, 디스플레이로부터 여전히 숨겨질 수 있다. 예를 들어, 노드 232로부터 226으로의 트래픽의 흐름은 숨겨질 수 있는 반면, 트래픽 경로(302)는 디스플레이되는데, 이는 트래픽 경로(302)가 훨씬 더 큰 트래픽을 갖기 때문이다.
도 4는 도 3의 시각화(300)보다 더 많은 트래픽 흐름 접속들을 보여주는 예시적인 시각화(400)의 도시이다. 시각화(400)의 노드들 사이의 어떤 트래픽 흐름에 대해 모든 트래픽 경로들을 디스플레이하기 위해 접속 선택기(202)가 시각화(400)에서 조정된 것을 제외하고, 시각화(400)는 시각화들(200 및 300)과 동일한 모든 정보를 디스플레이한다. 예를 들어, 역방향 경로들 및 스킵들은, 작은 트래픽 볼륨만을 가진다고 할지라도, 시각화(400)에서 도시될 수 있다. 접속 선택기(202)의 3개의 설정들만이 도 2 내지 도 4에서 도시되지만, 임의의 수의 서로 다른 설정들이 디스플레이된 트래픽 흐름들의 수를 변화시키기 위해 사용될 수 있다.
도 5는 네트워크 트래픽 데이터를 디스플레이하기 위한 예시적인 프로세스(500)의 흐름도이다. 일부 구현들에서, 프로세스(500)는 네트워크 트래픽 데이터를 합하는 서버(예를 들어, 도 1 등에서의 성과 분석 장치(120))에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 서버는 상기 네트워크 트래픽의 시각화를 생성하고 시각화 데이터를 사용자 디바이스에 제공하기 위해 프로세스(500)를 사용할 수 있다. 다른 구현들에서, 상기 네트워크 트래픽 데이터는 먼저 (예를 들어, 하나 이상의 스크립트들, 프로그램들, 또는 상기 사용자 디바이스 상에서 구동하는 다른 루틴들을 사용하여) 상기 트래픽 데이터를 분석하기 위해 프로세스(500)를 이용하는 사용자 디바이스에 다운로딩될 수 있다.
프로세스(500)는 메모리 디바이스로부터 노드들 및 트래픽 경로들을 검색하는 것을 포함할 수 있다(블록 502). 일반적으로, 노드들은 상기 네트워크들과 관련된 데이터의 임의의 그룹화가 될 수 있다. 예를 들어, 노드들은 웹사이트들, URL들, 서버들, 또는 상기 네트워크 내의 콘텐트 소스들의 다른 그룹들일 수 있다. 노드들은 또한 지리적 위치 정보, 디모그래픽 정보, 시스템 구성 정보(예를 들어, 콘텐트 소스에 액세스하기 위해 사용되는 하드웨어 그리고/또는 소프트웨어), 또는 다른 정보에 기초할 수 있다. 일부 구현들에서, 노드들은 복수의 팩터들에 기초하여 그룹화될 수 있다. 예를 들어, 노드는 지리적 정보 및 시스템 구성 정보 모두에 기초할 수 있다. 트래픽 경로들은 노드들과 접속하고 노드들 사이의 네트워크 트래픽의 그룹화를 나타낸다. 예를 들어, 하나의 노드는 www.example.com에 대한 URL들의 클러스터일 수 있고, 제2 노드는 www.example.org에 대한 URL들의 클러스터일 수 있다. 그와 같은 경우에서, 하나의 트래픽 경로는 노드 1에서 노드 2로 접속될 수 있고, 제2 트래픽 경로는 노드 2에서 노드 1로 접속될 수 있다.
프로세스(500)는 각 노드에 레벨을 할당하는 것을 포함할 수 있다(블록 504). 일반적으로, 레벨은 노드들 사이의 분리에 대응한다. 예를 들어, 노드 A에서 B로, B에서 C로 전달되는 트래픽은 2개의 레벨들을 트레버스하는데, 이는 트래픽이 2개의 트래픽 경로들: A에서 B로, 그 이후 B에서 C로 흐르기 때문이다. 그와 같은 경우에서, 노드 A는 레벨 1로 할당될 수 있고, 노드 B는 레벨 2로 할당될 수 있고, 그리고 노드 C는 레벨 3으로 할당될 수 있다. 일부 구현들에서, 시작 레벨은 미리결정될 수 있다. 예를 들어, 파라미터는 어떤 노드들이 시각화에서 시작 노드들이 될 것인지를 선택하기 위해 사용될 수 있다. 그와 같은 경우에서, 이러한 노드들은 가장 낮은 레벨로 할당될 수 있고, 다른 노드들은 상기 시작 노드에 상대적인 상기 다른 노드들의 위치들에 기초한 레벨에 할당될 수 있다.
프로세스(500)는 각 트래픽 경로에 스코어를 할당하는 것을 포함할 수 있다(블록 506). 일반적으로, 스코어는 경로에 따른 트래픽의 볼륨에 기초할 수 있다. 스코어는, 또한, 어떤 타입들의 트래픽 경로들이 시각화를 위해 우선순위가 주어지는지 설정하기 위해서, 다른 팩터들에 기초할 수 있다. 예를 들어, 길이 가중치는 다른 것들 위로의 특정 타입들의 경로를 시각화하는 것에 대한 선호를 주기 위해 상기 스코어의 부분으로서 사용될 수 있다. 경로들의 타입들은 레벨을 트래버스하는 순방향 경로들, 레벨들을 스킵하는 순방향 경로들, 및 더 낮은 레벨로 다시 되돌아가는 역방향 경로들을 포함할 수 있다. 길이 가중치는 또한 상기 경로에 의해 트래버스되는 레벨들의 수에 의해 또한 변할 수 있다. 예를 들어, 단일 레벨을 스킵하는 트래픽 경로(예를 들어, 길이+2의 트래픽 경로)는 3개의 레벨들을 스킵하는 트래픽 경로(예를 들어, 길이+4의 트래픽 경로)보다 더 높은 길이 가중치를 가질 수 있다. 이러한 방식으로, 더 낮게 스코어링된 경로들은 제외될 수 있고, 그렇게 함으로써 상기 네트워크에서 가장 관련된 트래픽의 흐름들을 디스플레이한다.
프로세스(500)는 트래픽 경로 스코어들의 합을 증가시키기 위해 노드들을 재배열하는 것을 포함할 수 있다(블록 508). 일반적으로, 전체 스코어는 노드들의 현재 배열에서 모든 트래픽 경로들의 스코어들을 합함으로써 유지될 수 있다. 노드들이 서로 다른 레벨들로 재배열되는 것처럼, 노드들의 관련된 트래픽 경로들의 스코어들은 또한 변할 수 있다. 예를 들어, 노드 A는 레벨 1일 수 있고 노드 B는 레벨 3일 수 있다. 노드 B가 레벨 2로 재배열되면, 2개의 노드들을 접속하는 트래픽 경로는 증가된 스코어를 가질 수 있는데, 이는 노드 A 및 B 사이의 거리는 감소하기 때문이다. 이러한 재배열은 전체 스코어가 증가하는 동안 반복될 수 있다. 하나의 구현에서, 힐-클라이밍 알고리즘은 상기 트래픽 경로들의 전체 스코어를 최적화하기 위해 사용될 수 있다. 다른 구현들에서, 서로 다른 최적화 전략들이 사용될 수 있다. 일부 구현들에서, 노드들의 재배열은 최적 솔루션에 도달하기 전에 중단될 수 있다. 예를 들어, 상기 노드들이 재밸열되는 회수들의 수는 특정 양으로 제한될 수 있다.
프로세스(500)는 시각화 데이터를 생성하는 것을 포함할 수 있다(블록 510). 시각화 데이터는, 트래픽 경로 스코어들의 합을 증가시키는 노드들의 재배열에 기초하여 적어도 2개의 노드들 및 하나 이상의 트래픽 경로들을 포함한다. 상기 시각화 데이터에서의 노드들은 고유할 수 있다. 즉, 노드 각각은 시각화에서 단지 한 번만 디스플레이된다. 상기 시각화는 또한 상기 시각화에서 디스플레이되는 노드로 가지 않는 트래픽의 표시(예를 들어, 상기 프로세스로부터 "감소(drop-off)"하는 트래픽의 흐름들)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 접속 파라미터들은 또한 상기 시각화 데이터를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 접속 파라미터는 상기 시각화에서 디스플레이될 트래픽 경로들의 양을 나타낼 수 있다. 그와 같은 경우에서, 가장 높은 스코어들을 갖는 트래픽 경로들은, 상기 접속 파라미터에 의해 특정되는 양이 충족될 때까지 상기 시각화 데이터에 포함될 수 있다.
프로세스(500)는 상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하는 것을 포함할 수 있다(블록 512). 일부 구현들에서, 상기 전자 디바이스는 하나 이상의 전자 디스플레이들일 수 있다. 예를 들어, 수신된 트래픽 데이터를 프로세싱하는 사용자 디바이스는 전자 디스플레이에 직접 상기 시각화 데이터를 제공할 수 있다. 다른 구현들에서, 상기 시각화 데이터는 하나의 서버 또는 다른 원격 디바이스에 의해 생성될 수 있고, 사용자 디바이스에 제공될 수 있다. 상기 사용자 디바이스는 결과적으로 전자 디스플레이로 하여금 상기 시각화를 디스플레이하도록 상기 시각화 데이터를 사용할 수 있다. 예를 들어, 상기 시각화 데이터는 서버에 의해 생성될 수 있고, 사용자의 컴퓨터에 제공될 수 있으며, 이후 사용자의 컴퓨터는 모니터상에 상기 시각화 데이터를 디스플레이하기 위해 상기 시각화 데이터를 사용한다.
도 6은 네트워크 트래픽 정보를 사용하여 시각화 데이터를 생성하기 위해 구성된 예시적인 프로세싱 회로(600)의 블록도이다. 프로세싱 회로(600)는 서버의 부분(예를 들어, 도 1 또는 다른 컴퓨팅 디바이스에서의 성과 분석 장치(120)), 사용자 디바이스의 부분(예를 들어, 모바일 디바이스, 데스크톱 컴퓨터, 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스), 또는 임의의 다른 전자 디바이스의 부분일 수 있다. 프로세싱 회로(600)는 버스(605) 또는 정보를 통신하기 위한 다른 통신 메커니즘, 및 정보를 프로세싱하는 버스(605)에 연결된 프로세서(610)를 포함한다. 상기 프로세싱 회로(600)는, 또한, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은 메인 메모리(615)를 포함하고, 상기 메인 메모리(615)는 정보 및 상기 프로세서(610)에 의해 실행될 명령어들을 저장하는 버스와 연결된다. 메인 메모리(615)는 또한 위치 정보, 일시적 변수들 또는 상기 프로세서(610)에 의한 명령어들의 실행 동안 다른 중간 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 프로세싱 회로(600)는, 또한, 정적인 정보 및 프로세서(610)에 대한 명령어들을 저장하는 상기 버스(605)에 연결되는 리드 온리 메모리(ROM) 또는 다른 정적인 저장 디바이스를 추가로 포함할 수 있다. 고상 소자(solid state device), 마그네틱 디스크, 광 디스크, 비-일시적 메모리 등과 같은 저장 디바이스(625)는 정보 및 명령들을 지속적으로 저장하는 버스(605)에 연결된다.
프로세싱 회로(600)는 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위해 액정 디스플레이 또는 능동 매트릭스 디스플레이와 같은 디스플레이(635)에 버스(605)를 통해 연결될 수 있다. 영숫자 및 다른 키들을 포함하는 키보드와 같은 입력 디바이스(630)는 정보 및 명령어 선택들을 상기 프로세서(610)에 통신하기 위해 상기 버스(605)에 연결될 수 있다. 다른 구현에서, 상기 입력 디바이스(630)는 터치 스크린 디스플레이(635)를 갖는다. 상기 입력 디바이스(630)는 프로세서(610)와 방향 정보 및 명령어 선택들을 통신하고, 디스플레이(635) 상에서 커서 움직임을 제어하기 위해 마우스, 트랙볼, 또는 커서 방향 키들을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(600)은 또한 네트워크 인터페이스(638)를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(638)는 데이터 네트워크를 통해 데이터를 수신하고 전송하도록 구성된다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스(638)는 이더넷 포트, 무선 송수신기, 전화 포트, 또는 임의의 다른 타입의 데이터 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다.
여러 구현들에 따라, 본 명세서에서 서술되는 예시적인 실시예들을 유발하는 프로세스들은 메인 메모리(615) 그리고/또는 저장 디바이스(625)에 포함되는 명령어들의 배열을 실행하는 프로세서(610)에 응답하여 프로세싱 회로(600)에 의해 구현될 수 있다. 그와 같은 명령어들은 저장 디바이스(625)와 같은 다른 컴퓨터-판독가능한 매체로부터 메인 메모리(615)로 판독될 수 있거나 네트워크 인터페이스(638)를 통해 수신될 수 있다. 메인 메모리(615)에 포함된 명령어들의 배열의 실행은 상기 프로세싱 회로(600)로 하여금 본 명세서에서 서술된 예시적인 프로세스들을 수행하도록 한다. 멀티-프로세싱 배열에서의 하나 이상의 프로세서들은 또한 메인 메모리(615)에 포함되는 상기 명령어들을 실행하기 위해 이용될 수 있다. 대안의 실시예들에서, 고정 배선은 예시적인 실시예들을 구현하기 위해 소프트웨어 명령어들 대신에 또는 소프트웨어 명령어들과 결합하여 사용될 수 있다. 따라서, 실시예들은 하드웨어 회로 및 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.
하나의 예에서, 상기 명령어들을 위한 의사코드(pseudocode)는 다음과 같다:
Figure 112014043844248-pct00007
상기의 의사코드에서 도시된 것처럼, 상기 스코어링 함수는 디스플레이된 경로들의 우선권을 제어하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 스코어링 함수는 다음과 같이 정의될 수 있다:
Figure 112014043844248-pct00008
Figure 112014043844248-pct00009
는 시작 및 종단 노드 사이의 레벨 차이에 기초하여 경로
Figure 112014043844248-pct00010
에 할당된 가중치이고,
Figure 112014043844248-pct00011
는 상기 경로에 따라 트래픽의 볼륨에 기초하여 경로
Figure 112014043844248-pct00012
에 할당된 가중치이다. 다른 스코어링 함수는 또한 특정 트래픽 경로들을 강조하거나 덜 강조하기 위해 사용될 수 있다.
예시적인 프로세싱 회로가 도 6에서 서술되고 있지만, 본 명세서에 서술된 내용 및 동작들의 실시예들은 디지털 전자 회로, 또는 본 명세서에 개시된 구조들 및 그 구조적 등가들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어에서, 또는 이들의 하나 이상의 조합들로 구현될 수 있다.
본 명세서에 서술된 내용 및 동작들의 실시예들은 디지털 전자 회로, 또는 본 명세서에 개시된 구조들 및 그 구조적 등가들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는 하드웨어에서, 또는 이들의 하나 이상의 조합들로 구현될 수 있다. 본 명세서에 서술된 내용의 실시예들은, 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위해 또는 데이터 처리 장치의 동작의 제어를 위해 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체 상에 엔코딩된 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들, 즉, 컴퓨터 프로그램 명령어들의 하나 이상의 모듈들로서 구현될 수 있다. 대안적으로, 또는 추가적으로, 프로그램 명령어들은, 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위해 적합한 수신기 장치로의 전송을 위하여 정보를 엔코딩하기 위해 생성되는 인위적으로 생성된(artificially-generated) 전파(propagated) 신호(예컨대, 기계로 생성된(machine-generated) 전기, 광학, 또는 전자기 신호) 상에 엔코딩될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독가능 저장 디바이스, 컴퓨터 판독가능 저장 기판, 랜덤 또는 시리얼 액세스 메모리 어레이 또는 디바이스, 또는 이들 중 하나 이상의 조합이거나 이들에 포함될 수 있다. 더욱이, 컴퓨터 저장 매체가 전파 신호가 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인위적으로 발생된 전파 신호로 엔코딩된 컴퓨터 프로그램 명령어들의 소스 또는 목적지일 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 또한, 하나 이상의 개별 컴포넌트들 또는 매체(예컨대, 복수의 CD들, 디스크들, 또는 다른 저장 디바이스들)이거나, 상기 하나 이상의 개별 컴포넌트들 또는 매체 내에 포함될 수 있다.
본 명세서에 서술된 동작들은 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 저장 디바이스들 상에 저장된, 또는 다른 소스들로부터 수신된 데이터에 대해 데이터 처리 장치에 의해 수행되는 동작들로서 구현될 수 있다.
용어 "데이터 처리 장치" 또는 "컴퓨팅 디바이스"는, 예로서 프로그램가능한 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩, 또는 상술한 것들 중 복수의 것들 또는 상술한 것들의 조합을 포함하여, 데이터를 처리하기 위한 모든 종류의 장치, 디바이스들, 및 머신들을 포함한다. 상기 장치는 특수 목적 로직 회로, 예컨대, FPGA(필드 프로그램가능 게이트 어레이) 또는 ASIC(응용 특정 집적 회로)을 포함할 수 있다. 상기 장치는 또한, 하드웨어에 부가하여, 문제의 컴퓨터 프로그램을 위한 실행 환경을 생성하는 코드, 예컨대, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 시스템, 교차-플래폼 런타임 환경, 가상 머신, 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다. 장치 및 실행 환경은, 웹 서비스들, 분산 컴퓨팅 인프라스트럭쳐 및 그리드 컴퓨팅 인프라스트럭쳐와 같은 다양한 서로 다른 컴퓨팅 모델 인프라스트럭쳐들을 실현할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(또한 프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스트립트, 또는 코드로 알려져 있음)은 컴파일러형 또는 해석형 언어들, 선언형 또는 절차형 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그램 언어로 쓰여질 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈로서 컴포넌트, 서브루틴, 오브젝트, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하는 임의의 형태로 배치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은, 파일 시스템 내의 파일에 대응할 수 있으나, 반드시 그러할 필요는 없다. 프로그램은 다른 프로그램들 또는 데이터(예컨대, 마크업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스트립트들)를 보유한 파일의 부분에, 문제의 프로그램에 전용된 단일 파일에, 또는 복수의 조직된(coordinated) 파일들(예컨대, 하나 이상의 모듈들, 서브-프로그램들, 또는 코드의 부분들을 저장하는 파일들)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 상에서 실행되거나, 또는 한 장소에 위치되거나 복수의 장소들에 걸쳐 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호연결된 복수의 컴퓨터들 상에서 실행되도록 배치될 수 있다.
본 명세서에 서술된 프로세스들 및 로직 흐름들은 입력 데이터를 연산하고 출력을 발생시킴으로써 동작들을 수행하기 위하여 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 하나 이상의 프로그램가능한 프로세서들에 의해 수행될 수 있다. 프로세스들 및 로직 흐름들이 또한 특수 목적 로직 회로, 예컨대, FPGA(필드 프로그램가능 게이트 어레이) 또는 ASIC(응용-특정 집적 회로)에 의해 수행되거나, 장치가 또한 상기 특수 목적 로직 회로로서 구현될 수 있다 .
컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 프로세서들은, 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 모두와, 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독-전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 그 둘 모두로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 본질적인 요소들은, 명령어들에 따라 동작들을 수행하는 프로세서와, 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스들이다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 디바이스들(예컨대, 자기 디스크, 자기-광학 디스크, 또는 광학 디스크)을 포함하거나, 상기 대용량 저장 디바이스들로부터 데이터를 수신 또는 상기 대용량 저장 디바이스들로 데이터를 전송하도록 동작적으로 결합될 것이다. 그러나, 컴퓨터가 그러한 디바이스들을 반드시 가져야만 하는 것은 아니다. 더욱이, 컴퓨터는 다른 디바이스(예컨대, 몇 가지만 예를 들자면, 모바일 텔레폰, 개인용 디지털 어시스턴트(PDA), 모바일 오디오 또는 비디오 플레이어, 게임 콘솔, GPS(Global Positioning System) 수신기, 또는 휴대형 저장 디바이스(예컨대, 범용 시리얼 버스(USB) 플래시 드라이브) 내에 임베딩될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 저장하기에 적합한 디바이스들은 예로서, 반도체 메모리 디바이스들(예컨대, EPROM, EEPROM, 및 플래시 메모리 디바이스들; 자기 디스크, 예컨대, 내장 하드 디스크 또는 착탈식 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크)을 포함하는 모든 형태의 비휘발성 메모리, 미디어 및 메모리 디바이스를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 로직 회로에 의해 보강되거나, 특수 목적 로직 회로 내에 포함될 수 있다.
사용자와의 상호대화를 제공하기 위하여, 본 명세서에 서술된 내용의 실시예들이 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스(예컨대, CRT(캐소드 레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이 모니터)), 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는 키보드 및 포인팅 디바이스(예컨대, 마우스 또는 트랙볼)를 구비한 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스들이 사용자와의 상호대화를 제공하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 감각 피드백(예컨대, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백)일 수 있고, 사용자로부터의 입력은, 음향, 스피치, 또는 촉각 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 문서들을 사용자에 의해 사용되는 디바이스로 송신하고 상기 문서들을 상기 디바이스로부터 수신함으로써, 예를 들어, 웹 브라우저로부터 수신된 요청들에 응답하여 사용자의 클라이언트 디바이스에 웹 페이지들을 송신함으로써, 사용자와 상호대화할 수 있다.
본 명세서에 서술된 발명은 백-엔드 컴포넌트, 예컨대, 데이터 서버로서 백-엔드 컴포넌트를 포함하는 컴퓨팅 시스템, 또는 미들웨어 컴포넌트(예컨대, 애플리에키션 서버)를 포함하는 컴퓨팅 시스템, 또는 프론트-엔드 컴포넌트(예컨대, 사용자가 본 명세서에 서술된 내용의 구현와 상호대화할 수 있게 하는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 웹 브라우저를 가지는 클라이언트 컴퓨터)를 포함하는 컴퓨팅 시스템, 또는 하나 이상의 그러한 백-엔드 컴포넌트, 미들웨어 컴포넌트, 또는 프론트-엔드 컴포넌트의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 본 시스템의 컴포넌트들은 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예컨대, 통신 네트워크)에 의해 상호연결될 수 있다. 통신 네트워크들의 예는 로컬 영역 네트워크("LAN") 및 광역 네트워크("WAN"), 인터-네트워크(예컨대, 인터넷), 및 피어-투-피어 네트워크들(예컨대, 애드 혹 피어-투-피어 네트워크들)을 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트들 및 서버들을 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 원격이고 전형적으로 통신 네트워크를 통해 상호대화한다. 클라이언트와 서버의 관계는 각각의 컴퓨터들 상에서 구동되며 서로에 대해 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램들에 의해 유발된다. 일부 실시예들에서, 서버는 (예컨대, 클라이언트 디바이스와 상호대화하는 사용자에게 데이터를 디스플레이하고 상기 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 목적으로) 클라이언트 디바이스에 데이터(예컨대, HTML 페이지)를 전송한다. 클라이언트 디바이스에서 발생된 데이터(예컨대, 사용자 상호대화의 결과)가 서버에서 클라이언트 디바이스로부터 수신될 수 있다.
본 명세서는 많은 특정한 구현 세부사항들을 포함하고 있지만, 이들이 임의의 발명들의 범위 또는 청구될 수 있는 범위에 대한 제한으로서 해석되어서는 안되고, 오히려 특정한 발명들의 특정한 실시예들에 대한 구체적인 피쳐들의 설명으로서 해석되어야 한다. 본 명세서에서 개별 실시예들의 내용에 서술된 특정 피쳐들은 또한 단일 실시예에서 조합하여 구현될 수 있다. 역으로, 단일 실시예의 내용에 서술된 다양한 피쳐들이 또한 복수의 실시예뜰에서 개별적으로 또는 임의의 적합한 하위 조합(subcombination)으로 구현될 수 있다. 더욱이 피쳐들은 위에서 특정 조합들에서 동작하는 것으로 기술되고 심지어 애초에 그렇게 청구될 수 있으나, 청구되는 조합으로부터의 하나 이상의 피쳐들이 일부 경우에 그 조합으로부터 제거될 수 있고, 청구되는 조합이 하위 조합에 관한 것이거나 하위 조합의 변형에 관한 것일 수 있다.
마찬가지로, 동작들은 도면들에서 특정한 순서로 표시되었으나, 이것이 요구되는 결과들을 달성하기 위하여 그러한 동작들이 도시된 특정한 순서 또는 순차적 순서로 수행되거나 모든 도시된 동작들이 수행될 것을 요구하는 것으로서 이해되어서는 안된다. 특정한 상황들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유익할 수 있다. 더욱이, 위에서 서술된 실시예들에서의 다양한 시스템 컴포넌트들의 분리가 모든 실시예들에서 그러한 분리를 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 서술된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 집적되거나 복수의 소프트웨어 제품들로 패키지될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
따라서, 본 내용의 특정한 실시예들이 기술되었다. 다른 실시예들은 하기의 청구항들의 범위 내에 있다. 일부 경우들에, 청구항들에 서술된 동작들이 상이한 순서로 수행될 수 있으나 여전히 요구되는 결과들을 달성할 수 있다. 추가로, 첨부의 도면들에 표시된 프로세스들이 요구되는 결과들을 달성하기 위하여 반드시 도시된 특정 순서, 또는 순차적 순서를 요구하는 것은 아니다. 특정한 구현예들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유익할 수 있다.

Claims (20)

  1. 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법에 있어서,
    복수의 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 액세스하는 단계와;
    상기 복수의 노드들의 각 노드에 대한 제1 레벨을 결정하는 단계 - 상기 제1 레벨은 시작 노드에 대한 각 노드의 위치를 나타내며 - 와;
    프로세싱 회로에 의해, 각 트래픽 경로에 따른 트래픽에 기초한 트래픽 볼륨 가중치 팩터와 각 트래픽 경로에 의해 연결되는 트래픽 경로 시작 노드와 트래픽 경로 종단 노드 간의 레벨 차이 수에 기초한 레벨 가중치를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계 - 상기 레벨 차이는 상기 복수의 노드들 각각에 대해 상기 결정된 제1 레벨에 기초하며 - 와;
    상기 프로세싱 회로에 의해, 상기 복수의 노드들에 대한 배열을 결정하는 단계 - 상기 배열을 결정하는 단계는:
    상기 계산된 제1 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제1 배열에 대한 제1 전체 스코어(aggregate score)를 계산하는 단계;
    상기 복수의 노드들 중 하나의 노드에 대한 상기 제1 레벨을 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 제2 레벨로 변경하는 단계;
    각 트래픽 경로의 상기 트래픽 볼륨 가중치 팩터와, 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 상기 제2 레벨에 기초하여 상기 트래픽 경로에 의해 연결되는 상기 트래픽 경로 시작 노드와 상기 트래픽 경로 종단 노드 간의 제2 레벨 차이를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제 2 스코어를 계산하는 단계;
    상기 계산된 제2 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제2 배열에 대한 제2 전체 스코어를 계산하는 단계;
    상기 제1 전체 스코어를 상기 제2 전체 스코어와 비교하는 단계; 및
    상기 제1 전체 스코어를 초과하는 상기 제2 전체 스코어에 응답하여 상기 제2 배열을 선택하는 단계를 포함하고,
    전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 제2 배열에 따라 상기 디스플레이되는 2개 이상의 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록 구성되는 시각화 데이터(visualization data)를 생성하는 단계와; 그리고
    상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 노드들 중 하나는 URL들의 하나의 클러스터를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    노드 각각은 상기 디스플레이에서 한 번만 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    디스플레이하기 위해 트래픽 경로들의 양을 나타내는 접속 파라미터를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 시각화 데이터는 상기 접속 파라미터에 부분적으로 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    디스플레이하기 위해 노드들의 양을 나타내는 노드 파라미터를 수신하는 단계를 더 포함하고,
    상기 시각화 데이터는 상기 노드 파라미터에 부분적으로 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 시각화 데이터는, 디스플레이된 노드로 가지 않는 트래픽의 표시(indicia)를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 레벨 또는 상기 제2 레벨은 온라인 프로세스 내의 단계에 대응하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 디스플레이된 트래픽 경로들은 상기 하나 이상의 디스플레이된 트래픽 경로들에 따른 상기 트래픽 볼륨의 표시를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    디스플레이된 트래픽 경로는 역방향 경로를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 트래픽 데이터를 나타내는 데이터를 생성하는 방법.
  10. 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템으로서,
    프로세싱 회로를 포함하고, 상기 프로세싱 회로는,
    복수의 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 액세스하고,
    상기 복수의 노드들의 각 노드에 대한 제1 레벨을 결정하며, 상기 제1 레벨은 시작 노드에 대한 각 노드의 위치를 나타내며,
    각 트래픽 경로에 따른 트래픽에 기초한 트래픽 볼륨 가중치 팩터와 각 트래픽 경로에 의해 연결되는 트래픽 경로 시작 노드와 트래픽 경로 종단 노드 간의 레벨 차이 수에 기초한 레벨 가중치를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제1 스코어를 계산하고, 상기 레벨 차이는 상기 복수의 노드들 각각에 대해 상기 결정된 제1 레벨에 기초하며,
    상기 복수의 노드들에 대한 배열을 결정하며, 상기 배열을 결정하는 것은
    상기 계산된 제1 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제1 배열에 대한 제1 전체 스코어를 계산하는 것,
    상기 복수의 노드들 중 하나의 노드에 대한 상기 제1 레벨을 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 제2 레벨로 변경하는 것,
    각 트래픽 경로의 상기 트래픽 볼륨 가중치 팩터와, 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 상기 제2 레벨에 기초하여 상기 트래픽 경로에 의해 연결되는 상기 트래픽 경로 시작 노드와 상기 트래픽 경로 종단 노드 간의 제2 레벨 차이를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제 2 스코어를 계산하는 것,
    상기 계산된 제2 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제2 배열에 대한 제2 전체 스코어를 계산하는 것,
    상기 제1 전체 스코어를 상기 제2 전체 스코어와 비교하는 것; 및
    상기 제1 전체 스코어를 초과하는 상기 제2 전체 스코어에 응답하여 상기 제2 배열을 선택하는 것을 포함하고,
    전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 제2 배열에 따라 상기 디스플레이되는 2개 이상의 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록 구성되는 시각화 데이터를 생성하며; 그리고
    상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 노드들 중 하나는 URL들의 하나의 클러스터를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  12. 제 10 항에 있어서,
    노드 각각은 상기 디스플레이에서 한 번만 디스플레이되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세싱 회로는 디스플레이하기 위해 트래픽 경로들의 양을 나타내는 접속 파라미터를 수신하도록 더 구성되고, 상기 시각화 데이터는 상기 접속 파라미터에 부분적으로 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세싱 회로는 디스플레이하기 위해 노드들의 양을 나타내는 노드 파라미터를 수신하도록 더 구성되고,
    상기 시각화 데이터는 상기 노드 파라미터에 부분적으로 기초하여 생성되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 시각화 데이터는, 디스플레이된 노드로 가지 않는 트래픽의 표시를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  16. 제 10 항에 있어서,
    디스플레이된 트래픽 경로는 역방향 경로를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 디스플레이된 트래픽 경로들은 상기 하나 이상의 디스플레이된 트래픽 경로들에 따른 상기 트래픽 볼륨의 표시를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 제1 레벨 또는 상기 제2 레벨은 온라인 프로세스 내의 단계에 대응하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽을 나타내는 데이터를 생성하는 시스템.
  19. 명령어들이 저장된 하나 이상의 비 일시적인 컴퓨터-판독가능한 매체에 있어서,
    상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들로 하여금 동작들을 수행하도록 상기 하나 이상의 프로세서들에 의해서 실행가능하고, 상기 동작들은:
    복수의 노드들을 나타내는 데이터 및 노드들 사이의 트래픽 경로들을 액세스하는 단계와;
    상기 복수의 노드들의 각 노드에 대한 제1 레벨을 결정하는 단계 - 상기 제1 레벨은 시작 노드에 대한 각 노드의 위치를 나타내며 - 와;
    각 트래픽 경로에 따른 트래픽에 기초한 트래픽 볼륨 가중치 팩터와 각 트래픽 경로에 의해 연결되는 트래픽 경로 시작 노드와 트래픽 경로 종단 노드 간의 레벨 차이 수에 기초한 레벨 가중치를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제1 스코어를 계산하는 단계 - 상기 레벨 차이는 상기 복수의 노드들 각각에 대해 상기 결정된 제1 레벨에 기초하며 - 와;
    상기 복수의 노드들에 대한 배열을 결정하는 단계 - 상기 배열을 결정하는 단계는:
    상기 계산된 제1 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제1 배열에 대한 제1 전체 스코어를 계산하는 단계;
    상기 복수의 노드들 중 하나의 노드에 대한 상기 제1 레벨을 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 제2 레벨로 변경하는 단계;
    각 트래픽 경로의 상기 트래픽 볼륨 가중치 팩터와, 상기 복수의 노드들 중 상기 노드에 대한 상기 제2 레벨에 기초하여 상기 트래픽 경로에 의해 연결되는 상기 트래픽 경로 시작 노드와 상기 트래픽 경로 종단 노드 간의 제2 레벨 차이를 곱합으로써 각 트래픽 경로에 대한 제 2 스코어를 계산하는 단계;
    상기 계산된 제2 스코어들에 기초하여 상기 복수의 노드들의 제2 배열에 대한 제2 전체 스코어를 계산하는 단계;
    상기 제1 전체 스코어를 상기 제2 전체 스코어와 비교하는 단계; 및
    상기 제1 전체 스코어를 초과하는 상기 제2 전체 스코어에 응답하여 상기 제2 배열을 선택하는 단계를 포함하고,
    전자 디스플레이로 하여금 2개 이상의 상기 노드들을 디스플레이하도록 하고 상기 제2 배열에 따라 상기 디스플레이되는 2개 이상의 노드들 사이의 하나 이상의 트래픽 경로들을 디스플레이하도록 구성되는 시각화 데이터를 생성하는 단계와; 그리고
    상기 시각화 데이터를 전자 디바이스에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 비 일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 복수의 노드들 중 하나는 URL들의 하나의 클러스터를 포함하는 것을 특징으로 하는 하나 이상의 비 일시적인 컴퓨터 판독가능한 매체.
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