KR102204930B1 - 타깃 위치 검색 방법 및 장치 - Google Patents

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KR102204930B1
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푸량 콴
싱 라오
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어드밴스드 뉴 테크놀로지스 씨오., 엘티디.
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Abstract

본 출원의 실시형태는 타깃 위치 검색 방법 및 장치를 제공하는데, 이 방법은, 타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하는 것; 미리 설정된 격자형 위치 영역 내에서 그 위치에 대응하는 격자를 결정하는 것; 및 격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하고, 최적의 검색 반경을 사용하여 타깃에 대한 검색을 수행하고 반환 결과를 획득하는 것을 포함한다. 본 출원의 실시형태는 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 정밀하게 제어할 수 있고, 그에 의해, 유저 경험을 향상시킬 수 있고, 검색 엔진 성능을 크게 향상시킬 수 있다.

Description

타깃 위치 검색 방법 및 장치
본 출원은 2016년 4월 7일자로 출원되고 발명의 명칭이 "TARGET LOCATION SEARCH METHOD AND APPARATUS"인 중국 특허 출원 제201610213235.8호의 우선권을 주장하는데, 상기 중국 출원의 전체 내용은 참고로 그 전체가 본 명세서에 통합된다.
기술 분야
본 출원은 검색 엔진 기술 분야에 관한 것으로, 특히, 타깃 위치 검색 방법 및 장치에 관한 것이다.
(예를 들면, 비즈니스를 위한) 현재 위치 기반의 타깃 검색의 범위는 통상적으로 도시를 차원으로서 사용한다. 그러나, 이 접근법은 종종 과도한 또는 불충분한 반환된 검색 결과로 이어진다. 하나의 양태의 경우, 검색에 의해 반환되는 결과가 너무 많이 존재하면, 검색 결과는 시스템 성능에 큰 영향을 끼칠 것이고; 다른 양태의 경우, 과도한 반환 결과는 유저가 원하지 않는 상당한 양의 내용을 포함할 수도 있다. 물론, 반환된 검색 결과가 너무 적게 존재하는 경우, 유저가 필요로 하는 또는 유저가 관심을 갖는 내용이 누락될 수도 있어서, 유저 경험을 저하시킬 수도 있다.
따라서, 타깃 위치 검색에서의 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 정확하게 제어하는 방법은 긴급히 해결될 필요가 있는 기술적인 문제이다.
본 출원의 실시형태의 목적은, 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 정밀하게 제어하고 유저 경험을 개선하기 위한 타깃 위치 검색 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
이 목적을 달성하기 위해, 하나의 양태의 경우, 본 출원의 실시형태는 다음의 단계를 포함하는 타깃 위치 검색 방법을 제공한다:
타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하는 것;
미리 설정된 격자형(gridded) 위치 영역 내에서 그 위치에 대응하는 격자를 결정하는 것; 및
격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하고, 최적의 검색 반경을 사용하여 타깃에 대한 검색을 수행하고 반환 결과를 획득하는 것을 포함한다.
다른 양태의 경우, 본 출원의 실시형태는 또한, 다음을 포함하는 타깃 위치 검색 장치를 제공한다:
타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하도록 구성되는 위치 결정 모듈;
미리 설정된 격자형 위치 영역 내에서 그 위치에 대응하는 격자를 결정하도록 구성되는 격자 결정 모듈;
격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하도록 구성되는 검색 범위 결정 모듈; 및
최적의 검색 반경을 사용하여 타깃에 대한 검색을 수행하도록 그리고 반환 결과를 획득하도록 구성되는 반환 결과 획득 모듈.
본 출원의 실시형태에서, 인기있는 위치가 과거 검색 데이터에 기초하여 격자형 위치 영역으로서 미리 매핑되고, 최적의 검색 반경이 격자형 위치 영역 내의 각각의 직사각형 격자에 대해 계산되기 때문에, 각각의 직사각형 격자의 경우, 최적의 검색 반경은 직사각형 격자 내의 모든 위치에 대한 최적의 검색 반경을 나타낸다. 따라서, 인기있는 위치와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계가 미리 결정되기 때문에, 주어진 인기있는 위치에 대한 검색이 수신되는 경우, 이 대응 관계에 기초하여 그 인기있는 위치에 대한 최적의 검색 반경을 신속하게 결정하는 것이 가능하고, 그 결과, 검색을 수행하기 위해 이 최적의 검색 반경을 사용할 때 이상적인 검색 결과가 획득될 수 있다. 따라서, 본 출원의 실시형태는 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 효과적으로 제어하고, 유저 경험을 향상시키며, 검색 엔진 성능을 대폭 향상시킨다.
본 명세서에서 설명되는 첨부의 도면은 본 출원의 실시형태의 추가적인 이해를 제공하기 위해 사용된다. 그들은 본 출원의 실시형태의 일부를 구성하며, 본 출원의 실시형태에 대한 제한을 구성하지는 않는다. 첨부의 도면에서:
도 1은 본 출원의 실시형태의 타깃 위치 검색 방법의 흐름도;
도 2는 본 출원의 실시형태의 타깃 위치 검색 방법에서의 격자형 위치 영역의 도면;
도 3은, 본 출원의 실시형태로부터의, 점진적으로 증가하는 반경을 사용하는 타깃 검색의 고급 성능의 도면;
도 4는 본 출원의 실시형태의 타깃 위치 검색 장치의 구조 블록도.
실시형태 및 첨부의 도면과 연계하여, 본 출원의 실시형태의 목적, 기술적인 스킴, 및 이점을 예시하기 위해, 본 출원의 실시형태의 더욱 상세한 설명이 하기에서 주어진다. 여기서, 본 출원의 실시형태의 예시적인 실시형태 및 그들의 설명은 본 출원의 실시형태를 설명하기 위해 사용되며, 본 출원의 실시형태에 대한 제한을 구성하지는 않는다.
첨부의 도면과 연계하여, 본 출원의 실시형태의 몇몇 구현예의 더욱 상세한 설명이 하기에서 주어진다.
도 1에서 도시되는 바와 같이, 본 출원의 실시형태에서의 타깃 위치 검색 방법은 다음의 단계를 포함한다:
단계 S101, 타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하는 단계.
본 출원의 실시형태에서, 타깃 검색 요청은 퍼스널 컴퓨터 또는 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰 또는 태블릿)에 기초하여 유저에 의해 개시될 수 있다.
예를 들면, 타깃 검색 요청은 비즈니스 검색 요청일 수 있다. 일반적으로, 타깃 검색 요청은 지정된 위치를 포함할 것이다.
본 출원의 하나의 실시형태에서, 지정된 위치는 특정 위도 및 경도 데이터일 수도 있다. 본 출원의 다른 실시형태에서, 지정된 위치는 위치 이름 또는 식별자(예를 들면, 베이징 지하철 1호선 시단 역(Xidan Station))일 수도 있고, 그러면, 상세한 위도 및 경도 데이터는 이 위치 이름 또는 식별자에 기초하여 획득될 수 있다.
단계 S102, 미리 설정된 격자형 위치 영역 내에서 그 위치에 대응하는 격자를 결정하는 단계.
본 출원의 실시형태에서, 격자형 위치 영역은 다음과 같은 방식으로 미리 획득될 수 있다:
1) 설정된 영역 내에서, 설정된 과거 시간 범위 내에서 시스템에 의해 수신되는 모든 타깃 검색 요청에 의해 명시되는 위도 및 경도 정보를 결정함. 예를 들면, ODPS(Open Data Processing Service: 개방 데이터 프로세싱 서비스) 시스템을 사용하여, 오프라인 상태인 동안, 지난 7일 내에 베이징에서의 모든 비즈니스 검색에 대한 PV(page view; 페이지 뷰) 로그를 획득하고, 7일의 PV 로그(즉, 과거 검색 데이터)로부터, 그 시간 기간 동안 베이징에서의 모든 비즈니스 검색에 대한 지정된 위도 및 경도 정보를 기록함.
2) 지오해시(Geohash) 알고리즘에 기초하여, 위도 및 경도 정보를, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 격자형 위치 영역으로 매핑함.
본 출원의 하나의 실시형태에서, 도 2에서 도시되는 바와 같이, 설정된 영역 내에 있는 그리고 설정된 과거 시간 범위 내에서 시스템에 의해 수신되는 타깃 검색 요청에서 지정되는 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보는, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 격자형 위치 영역으로 매핑될 수 있다. 이런 식으로, 대부분의 위치에 대한 타깃 검색 요청은, 시스템 오버헤드가 거의 없이 충족된다. 여기서, 인기있는 위치는 많은 검색 양을 갖는 장소일 수 있다. 구현 동안, 인기있는 위치는 설정된 임계치를 사용하여 결정될 수 있다.
본 출원의 다른 실시형태에서, 설정된 영역의 맵은 설정된 규칙에 따라 균일하게 격자화될 수 있다. 그러나 이 접근법을 사용하여 인기가 없는 위치의 격자를 저장하는 것은 저장 공간과 같은 시스템 리소스를 낭비할 것이다. 여기서, 인기가 없는 위치는, 검색되지 않았거나 또는 검색 양이 매우 적은 장소일 수 있다. 구현 동안, 인기가 없는 위치는 설정된 임계치를 사용하여 결정될 수 있다.
단계 S103: 격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하는 단계.
본 출원의 실시형태에서, 최적의 검색 반경은 다음과 같은 방식으로 미리 획득된다:
격자형 위치 영역 내의 격자의 각각의 중심점을 원의 중심으로 각각 만들고, 점진적으로 증가하는 반경을 사용하여 타깃 검색을 수행하여, 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 각각의 격자에 대한 최소 검색 반경을 획득함; 및 최소 검색 반경을 격자의 최적의 검색 반경으로서 사용함.
도 2의 격자 WX4G0을 예로서 사용하면, WX4G0은 격자형 위치 영역 내의 소정의 격자의 지오해시 코드이다. 이 격자의 중심점을 원점으로 사용하면, (도 3에서 도시되는 바와 같이) 검색 반경으로서 작은 것에서부터 큰 것으로 점점 증가하는 100 m, 200 m, 300 m, 및 등등을 사용하여 순환 검색을 수행하는 것이 가능하다. 따라서, 격자 WX4G0가 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 최소 검색 반경을 계산하고, 그 최소 검색 반경을 이 격자에 대한 최적의 검색 반경으로서 사용하는 것이 가능하다. 유사한 양식으로, 도 2의 모든 지오해시 코드(즉, 격자형 위치 영역 내의 모든 격자)가 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 최적의 검색 반경을 계산하는 것이 가능하다. 따라서, 본 출원의 실시형태는, 설정된 영역 이내의 그리고 격자형 위치 영역 내의 모든 격자와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계를 미리 획득할 수 있다, 즉, 표 1에서 나타낸 바와 같이, 지오해시 코드가 키(key)이고 최적의 검색 반경이 값인 데이터를 획득할 수 있다:
Figure 112018108949497-pct00001
본 출원의 다른 실시형태에서, 순환 검색을 수행하기 위해 다른 모드(예를 들면, 검색 반경이 큰 것에서부터 작은 것으로 진행함)를 활용하는 것이 가능하다. 그러나, 이 접근법에서는, 최적의 검색 반경을 찾는 것이, 더 많은 수의 순환 검색을 필요로 할 수도 있고, 효율성의 관점에서, 일반적으로, 전술한 작은 것에서부터 큰 것으로의 점진적 증가만큼 좋지는 않다.
단계 S104, 최적의 검색 반경을 사용하여 타깃에 대한 검색을 수행하고 반환 결과를 획득하는 단계.
본 출원의 실시형태에서, 최적의 검색 반경을 사용하여 검색을 수행하는 것은, 검색된 타깃의 지정된 위치를 원의 중심으로 사용하는 것 및 검색된 타깃의 최적의 검색 반경을, 검색을 수행하기 위한 검색 반경으로서 사용하는 것을 의미한다.
인기있는 위치의 최적의 반경 범위 내의 비즈니스 세트가 변경될 수 있기 때문에, 단계 S104 이후에, 본 출원의 다른 실시형태는 다음의 단계를 포함할 수 있다:
반환 결과의 수가 반환된 수의 미리 설정된 하한보다 더 작은지의 여부를 결정함; 반환 결과의 수가 반환된 수의 하한보다 더 작으면, 반환 결과의 정확도를 높이기 위해, 반환 결과의 수가 반환된 수의 하한에 도달할 때까지, 검색되는 타깃에 대해 점진적으로 커지는 검색 반경을 사용하여 검색을 수행함.
또한, 본 출원의 다른 실시형태에서, 미리 설정된 격자형 위치 영역 및 미리 설정된 격자형 위치 영역 내의 격자와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계는, 인기있는 위치 근처의 타깃 정보에서의 변화(예를 들면, 쇼핑몰, 슈퍼마켓, 및 식당과 같은 비즈니스에서의 변화)에 적응하도록 규칙적으로 업데이트될 수 있고(예를 들면, 하루에 한 번 또는 일주일에 한 번, 등등으로 업데이트될 수 있고), 그에 의해, 반환 결과의 정확도를 향상시키는 것을 도울 수 있다.
본 출원의 실시형태에서, 인기있는 위치가 과거 검색 데이터에 기초하여 격자형 위치 영역으로서 미리 매핑되고, 최적의 검색 반경이 격자형 위치 영역 내의 각각의 직사각형 격자에 대해 계산되기 때문에, 각각의 직사각형 격자의 경우, 최적의 검색 반경은 그 직사각형 격자 내의 모든 위치에 대한 최적의 검색 반경을 나타낸다. 따라서, 인기있는 위치와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계가 미리 결정되기 때문에, 주어진 인기있는 위치에 대한 검색이 수신되는 경우, 이 대응 관계에 기초하여 인기있는 위치에 대한 최적의 검색 반경을 신속하게 결정하는 것이 가능하다. 이것은, 이 최적의 검색 반경을 사용하여 검색을 수행하는 경우, 이상적인 검색 결과를 획득하는 것을 가능하게 만든다. 따라서, 본 출원의 실시형태는 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 효과적으로 제어하고, 유저 경험을 향상시키며, 검색 엔진 성능을 대폭 향상시킨다.
비록 전술한 본문에 의해 설명되는 프로세스 플로우가 주어진 시퀀스에 나타나는 다수의 동작을 포함하지만, 이들 프로세스는 더 많은 또는 더 적은 동작을 포함할 수도 있다는 것이 명확하게 이해되어야 하고, 이들 동작은 순차적으로 또는 (예를 들면, 병렬 프로세서 또는 멀티스레드 환경을 사용하여) 병렬로 실행될 수도 있다.
도 4에서 도시되는 바와 같이, 본 출원의 실시형태의 타깃 위치 검색 장치는 다음을 포함한다:
타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하도록 구성되는 위치 결정 모듈(41).
본 출원의 실시형태에서, 타깃 검색 요청은 퍼스널 컴퓨터 또는 모바일 단말(예를 들면, 스마트폰 또는 태블릿)에 기초하여 유저에 의해 개시될 수 있다.
예를 들면, 타깃 검색 요청은 비즈니스 검색 요청일 수 있다. 일반적으로, 타깃 검색 요청은 지정된 위치를 포함할 것이다.
본 출원의 하나의 실시형태에서, 지정된 위치는 특정 위도 및 경도 데이터일 수 있다. 본 출원의 다른 실시형태에서, 지정된 위치는 위치 이름 또는 식별자(예를 들면, 베이징 지하철 1호선 시단 역)일 수 있고, 그러면, 특정 위도 및 경도 데이터는 이 위치 이름 또는 식별자에 기초하여 획득될 수 있다.
미리 설정된 격자형 위치 영역 내에서 위치에 대응하는 격자를 결정하도록 구성되는 격자 결정 모듈(42).
본 출원의 실시형태에서, 격자형 위치 영역은 다음과 같은 방식으로 미리 획득될 수 있다:
1) 설정된 영역 내에서, 설정된 과거 시간 범위 내에서 시스템에 의해 수신되는 모든 타깃 검색 요청에 의해 명시되는 위도 및 경도 정보를 결정함. 예를 들면, ODPS 시스템을 사용하여, 오프라인 상태인 동안, 지난 7일 내에 베이징에서의 모든 비즈니스 검색에 대한 PV(페이지 뷰) 로그를 획득하고, 7일의 PV 로그(즉, 과거 검색 데이터)로부터, 그 시간 기간 동안 베이징에서의 모든 비즈니스 검색에 대한 지정된 위도 및 경도 정보를 기록함.
2) 지오해시 알고리즘에 기초하여, 위도 및 경도 정보를, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 격자형 위치 영역으로 매핑함.
본 출원의 하나의 실시형태에서, 도 2에서 도시되는 바와 같이, 설정된 영역 내에 있는 그리고 설정된 과거 시간 범위 내에서 시스템에 의해 수신되는 타깃 검색 요청에서 지정되는 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보는, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 격자형 위치 영역으로 매핑될 수 있다. 이런 식으로, 대부분의 위치에 대한 타깃 검색 요구는, 시스템 오버헤드가 거의 없이 충족된다. 여기서, 인기있는 위치는 많은 검색 양을 갖는 장소일 수 있다. 구현 동안, 인기있는 위치는 설정된 임계치를 사용하여 결정될 수 있다.
본 출원의 다른 실시형태에서, 설정된 영역의 맵은 설정된 규칙에 따라 균일하게 격자화될 수 있다. 그러나 이 접근법을 사용하여 인기가 없는 위치의 격자를 저장하는 것은 저장 공간과 같은 시스템 리소스를 낭비할 것이다. 여기서, 인기가 없는 위치는, 검색되지 않았거나 또는 검색 양이 매우 적은 장소일 수 있다. 구현 동안, 인기가 없는 위치는 설정된 임계치를 사용하여 결정될 수 있다.
격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하도록 구성되는 검색 범위 결정 모듈(43).
본 출원의 실시형태에서, 최적의 검색 반경은 다음과 같은 방식으로 미리 획득된다:
격자형 위치 영역 내의 격자의 각각의 중심점을 원의 중심으로 각각 만들고, 점진적으로 증가하는 반경을 사용하여 타깃 검색을 수행하여, 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 각각의 격자에 대한 최소 검색 반경을 획득함; 및 최소 검색 반경을 격자의 최적의 검색 반경으로서 사용함.
도 2의 격자 WX4G0을 예로서 사용하면, WX4G0은 격자형 위치 영역 내의 소정의 격자의 지오해시 코드이다. 이 격자의 중심점을 원점으로 사용하면, (도 3에서 도시되는 바와 같이) 검색 반경으로서 작은 것에서부터 큰 것으로 점점 증가하는 100 m, 200 m, 300 m, 및 등등을 사용하여 순환 검색을 수행하는 것이 가능하다. 따라서, 격자 WX4G0가 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 최소 검색 반경을 계산하고, 그 최소 검색 반경을 이 격자에 대한 최적의 검색 반경으로서 사용하는 것이 가능하다. 유사한 양식으로, 도 2의 모든 지오해시 코드(즉, 격자형 위치 영역 내의 모든 격자)가 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 반환 결과에 대응하는 최적의 검색 반경을 계산하는 것이 가능하다. 따라서, 본 출원의 실시형태는, 설정된 영역 이내의 그리고 격자형 위치 영역 내의 모든 격자와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계를 미리 획득할 수 있다, 즉, 표 2에서 나타낸 바와 같이, 지오해시 코드가 키이고 최적의 검색 반경이 값인 데이터를 획득할 수 있다:
Figure 112018108949497-pct00002
본 출원의 다른 실시형태에서, 순환 검색을 수행하기 위해 다른 모드(예를 들면, 검색 반경이 큰 것에서부터 작은 것으로 진행함)를 활용하는 것이 가능하다. 그러나, 이 접근법에서는, 최적의 검색 반경을 찾는 것이, 더 많은 수의 순환 검색을 필요로 할 수도 있을 것이고, 효율성의 관점에서, 일반적으로, 전술한 작은 것에서부터 큰 것으로의 점진적 증가만큼 좋지는 않다.
최적의 검색 반경을 사용하여 타깃에 대한 검색을 수행하도록 그리고 반환 결과를 획득하도록 구성되는 반환 결과 획득 모듈(44).
본 출원의 실시형태에서, 최적의 검색 반경을 사용하여 검색을 수행하는 것은, 검색된 타깃의 지정된 위치를 원의 중심으로 사용하는 것 및 검색된 타깃의 최적의 검색 반경을, 검색을 수행하기 위한 검색 반경으로서 사용하는 것을 의미한다.
본 출원의 다른 실시형태에서, 타깃 위치 검색 장치는 또한 다음을 포함할 수 있다:
반환 결과 획득 모듈(44)이 반환 결과를 획득한 이후, 반환 결과의 수가 반환된 수의 미리 설정된 하한보다 더 작은지의 여부를 결정하도록; 그리고 반환 결과의 수가 반환된 수의 하한보다 더 작으면, 반환 결과의 수가 반환된 수의 하한에 도달할 때까지, 검색되는 타깃에 대해 점진적으로 커지는 검색 반경을 사용하여 검색을 수행하도록 구성되는 반환 결과 최적화 모듈(45).
추가적으로, 본 출원의 다른 실시형태에서, 미리 설정된 격자형 위치 영역 및 미리 설정된 격자형 위치 영역 내의 격자와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계는, 인기있는 위치 근처의 타깃 정보에서의 변화(예를 들면, 쇼핑몰, 슈퍼마켓, 및 식당과 같은 비즈니스에서의 변화)에 적응하도록 규칙적으로 업데이트될 수 있고(예를 들면, 하루에 한 번 또는 일주일에 한 번, 등등으로 업데이트될 수 있고), 그에 의해, 반환 결과의 정확도를 보장하는 것을 도울 수 있다.
본 출원의 실시형태에서, 인기있는 위치가 과거 검색 데이터에 기초하여 격자형 위치 영역으로서 미리 매핑되고, 최적의 검색 반경이 격자형 위치 영역 내의 각각의 직사각형 격자에 대해 계산되기 때문에, 각각의 직사각형 격자의 경우, 최적의 검색 반경은 그 직사각형 격자 내의 모든 위치에 대한 최적의 검색 반경을 나타낸다. 따라서, 인기있는 위치와 그들의 최적의 검색 반경 사이의 대응 관계가 미리 결정되기 때문에, 주어진 인기있는 위치에 대한 검색이 수신되는 경우, 이 대응 관계에 기초하여 인기있는 위치에 대한 최적의 검색 반경을 신속하게 결정하는 것이 가능하다. 이것은, 이 최적의 검색 반경을 사용하여 검색을 수행하는 경우, 이상적인 검색 결과를 획득하는 것을 가능하게 만든다. 따라서, 본 출원의 실시형태는 반환된 검색 결과 세트의 사이즈를 효과적으로 제어하고, 유저 경험을 향상시키며, 검색 엔진 성능을 대폭 향상시킨다.
기술 분야의 숙련된 자는 또한, 본 출원의 실시형태에 열거되는 다양한 예시적인 논리 블록, 요소, 및 단계가, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 통해 달성될 수도 있다는 것을 이해할 수 있다. 구현예에 대해 하드웨어가 사용되는지 또는 소프트웨어가 사용되는지의 여부의 질문은, 특정 애플리케이션 및 전반적인 시스템 설계 요건에 의존한다. 기술 분야의 숙련된 자는 이들 기능을 달성하기 위해 특정한 애플리케이션에 대해 다양한 방법을 사용할 수 있지만, 그러나 이러한 구현예는, 본 출원의 실시형태의 보호의 범위를 초과하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
본 출원의 실시형태에서 설명되는 다양한 예시적인 논리 블록 또는 요소 모두는, 일반적인 프로세서, 디지털 신호 프로세서, 주문형 반도체(application specific integrated circuit: ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이, 또는 다른 프로그래머블 논리 장치, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 유닛, 또는 상기한 것의 임의의 조합을 사용하여 상기 설명된 기능을 달성할 수 있거나 또는 동작시킬 수 있다. 일반적인 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있거나, 또는 그것은 임의의 전통적인 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 또는 상태 머신일 수 있다. 옵션 사항으로(optionally), 프로세서는 계산 장치의 조합, 예를 들면, 디지털 신호 프로세서와 마이크로프로세서, 다수의 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서 코어와 결합된 하나 이상의 마이크로프로세서, 또는 임의의 다른 유사한 구성을 통해 또한 달성될 수 있다.
본 출원의 실시형태에서 설명되는 방법 또는 알고리즘의 단계는, 하드웨어 또는 프로세서, 또는 이들 둘의 조합에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 직접적으로 임베딩될 수 있다. 소프트웨어 모듈은, RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 드라이브, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 이 분야에서의 임의의 포맷의 저장 매체에 저장될 수 있다. 예로서, 저장 매체는 프로세서에 연결되어, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하는 것 및 저장 매체에 정보를 기록하는 것을 가능하게 만들 수 있다. 옵션 사항으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 설치될 수 있고, ASIC은 유저 단말에 설치될 수 있다. 옵션 사항으로, 프로세서 및 저장 매체는 유저 단말의 상이한 유닛에 설치될 수 있다.
하나 이상의 예시적인 설계에서, 본 출원의 실시형태에 의해 설명되는 기능은, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들 세 개의 임의의 조합을 통해 달성될 수 있다. 그들이 소프트웨어를 통해 달성되는 경우, 이들 기능은 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있거나, 또는 하나 이상의 명령어 또는 코드의 형태로 컴퓨터 판독 가능 매체로 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는, 컴퓨터 프로그램의 한 장소에서부터 다른 장소로의 이송을 가능하게 하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 저장 매체는 일반 컴퓨터 또는 특수 컴퓨터가 액세스할 수 있는 임의의 매체일 수 있다. 예를 들면, 이 타입의 컴퓨터 판독 가능 매체는, RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM, 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지, 또는 다른 자기 저장 장치, 또는 프로그램 코드를, 명령어 또는 데이터 구조의 형태로, 그리고 일반 또는 특수 컴퓨터, 또는 일반 또는 특수 프로세서에 의해 판독 가능한 다른 형태로 반송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 또한, 임의의 연결은 컴퓨터 판독 가능 매체로서 적절히 정의될 수 있다. 예를 들면, 소프트웨어의 한 부분이, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선(twisted pair), 또는 DSL을 통해 또는 적외선, 무선, 또는 마이크로파 무선 모드를 사용하여, 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 리소스로부터 송신되는 경우, 이것도 또한 정의된 컴퓨터 판독 가능 매체로서 포함된다. 디스크 및 자기 디스크는 집(zip) 디스크, 레이저 디스크, 광학 디스크, DVD, 플로피 디스크, 및 블루레이(Blu-ray) 디스크를 포함한다. 자기 디스크는 통상적으로 데이터의 자기적 복제를 사용하고, 반면 디스크는 통상적으로 데이터의 광학적 복제를 수행하기 위해 레이저를 사용한다. 전술한 조합은 또한 컴퓨터 판독 가능 매체로서 포함될 수 있다.
전술한 실시형태는 본 출원의 목적, 기술적인 스킴, 및 유익한 효과의 상세한 설명을 제공한다. 전술한 내용은 단지 본 출원의 실시형태의 특정한 실시형태에 불과하며, 본 출원의 보호의 범위를 제한하도록 사용되지는 않는다는 것이 이해되어야 한다. 본 출원의 취지 및 원리 내에서 이루어지는 임의의 수정예, 등가적 대체예, 및 개선예는 본 출원의 보호의 범위 내에 속할 것이다.

Claims (12)

  1. 타깃 위치 검색 방법으로서,
    타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하는 단계;
    미리 설정된 격자형(gridded) 위치 영역 내에서 상기 위치에 대응하는 격자를 결정하는 단계로서, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역은,
    설정된 과거 시간 범위 내에서 영역으로부터 수집된 페이지 뷰 로그를 획득하는 것으로서, 상기 페이지 뷰 로그는 상기 설정된 과거 시간 범위 내에서 상기 영역에서 검색된 복수의 위치의 위도 및 경도 정보를 포함하는 것,
    상기 페이지 뷰 로그에 기초하여, 상기 복수의 위치로부터 복수의 인기있는 위치를 식별하는 것으로서, 상기 페이지 뷰 로그 내의 상기 복수의 인기있는 위치의 검색 양은 미리 설정된 검색 양 임계치보다 큰 것, 및
    지오해시(Geohash) 알고리즘에 기초하여, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역을 획득하기 위해, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를 상기 영역 내의 복수의 격자로 매핑하는 것에 의해 획득되는, 단계;
    격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 상기 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하는 단계로서, 상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 대응 관계는 상기 타깃 검색 요청이 수신되기에 앞서 미리 준비되는 것인, 단계; 및
    상기 최적의 검색 반경을 사용하여 상기 타깃에 대한 검색을 수행하고 반환 결과를 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 대응 관계는,
    상기 격자형 위치 영역 내의 상기 격자의 각각의 중심점을 원의 중심으로 각각 만들고, 점진적으로 증가하는 반경을 사용하여 타깃 검색을 수행하여, 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 상기 반환 결과에 대응하는 상기 각각의 격자에 대한 최소 검색 반경을 획득하는 것; 및
    상기 최소 검색 반경을 상기 격자의 최적의 검색 반경으로서 사용하는 것에 의해 획득되는, 타깃 위치 검색 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 페이지 뷰 로그는 개방 데이터 프로세싱 서비스(ODPS: Open Data Processing Service)를 통해 획득되는, 타깃 위치 검색 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 반환 결과를 획득한 이후,
    반환 결과의 수가 반환된 수의 미리 설정된 하한보다 더 작은지의 여부를 결정하는 단계; 및
    반환 결과의 상기 수가 반환된 수의 상기 하한보다 더 작으면, 반환 결과의 상기 수가 반환된 수의 상기 하한에 도달할 때까지, 상기 검색되는 타깃에 대해 점진적으로 커지는 검색 반경을 사용하여 상기 검색을 수행하는 단계를 더 포함하는, 타깃 위치 검색 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역 및 상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 미리 설정된 대응 관계는 규칙적으로 업데이트되는, 타깃 위치 검색 방법.
  6. 제1항에 있어서, 지오해시 알고리즘에 기초하여, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를 상기 영역 내의 복수의 격자로 매핑하는 것은,
    지오해시 알고리즘에 기초하여, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 상기 격자형 위치 영역으로 매핑하는 것을 포함하는, 타깃 위치 검색 방법.
  7. 타깃 위치 검색 장치로서,
    타깃 검색 요청에 의해 지정되는 위치를 결정하도록 구성되는 위치 결정 모듈;
    미리 설정된 격자형 위치 영역 내에서 상기 위치에 대응하는 격자를 결정하도록 구성되는 격자 결정 모듈로서, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역은,
    설정된 과거 시간 범위 내에서 영역으로부터 수집된 페이지 뷰 로그를 획득하는 것으로서, 상기 페이지 뷰 로그는 상기 설정된 과거 시간 범위 내에서 상기 영역에서 검색된 복수의 위치의 위도 및 경도 정보를 포함하는 것,
    상기 페이지 뷰 로그에 기초하여, 상기 복수의 위치로부터 복수의 인기있는 위치를 식별하는 것으로서, 상기 페이지 뷰 로그 내의 상기 복수의 인기있는 위치의 검색 양은 미리 설정된 검색 양 임계치보다 큰 것, 및
    지오해시(Geohash) 알고리즘에 기초하여, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역을 획득하기 위해, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를 상기 영역 내의 복수의 격자로 매핑하는 것에 의해 획득되는, 격자 결정 모듈;
    격자와 최적의 검색 반경 사이의 미리 설정된 대응 관계로부터 상기 격자의 대응하는 최적의 검색 반경을 결정하도록 구성되는 검색 범위 결정 모듈로서, 상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 대응 관계는 상기 타깃 검색 요청이 수신되기에 앞서 미리 준비되는 것인, 검색 범위 결정 모듈; 및
    상기 최적의 검색 반경을 사용하여 상기 타깃에 대한 검색을 수행하도록 그리고 반환 결과를 획득하도록 구성되는 반환 결과 획득 모듈을 포함하고,
    상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 대응 관계는,
    상기 격자형 위치 영역 내의 상기 격자의 각각의 중심점을 원의 중심으로 각각 만들고, 점진적으로 증가하는 반경을 사용하여 타깃 검색을 수행하여, 미리 설정된 반환 수 임계치에 도달할 때의 상기 반환 결과에 대응하는 상기 각각의 격자에 대한 최소 검색 반경을 획득하는 것; 및
    상기 최소 검색 반경을 상기 격자의 최적의 검색 반경으로서 사용하는 것에 의해 획득되는, 타깃 위치 검색 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 페이지 뷰 로그는 개방 데이터 프로세싱 서비스(ODPS: Open Data Processing Service)를 통해 획득되는, 타깃 위치 검색 장치.
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    상기 반환 결과 획득 모듈이 반환 결과를 획득한 이후, 반환 결과의 수가 반환된 수의 미리 설정된 하한보다 더 작은지의 여부를 결정하도록; 그리고 반환 결과의 상기 수가 반환된 수의 상기 하한보다 더 작으면, 반환 결과의 상기 수가 반환된 수의 상기 하한에 도달할 때까지, 상기 검색되는 타깃에 대해 점진적으로 커지는 검색 반경을 사용하여 상기 검색을 수행하도록 구성되는 반환 결과 최적화 모듈을 더 포함하는, 타깃 위치 검색 장치.
  11. 제7항에 있어서, 상기 미리 설정된 격자형 위치 영역 및 상기 격자와 최적의 검색 반경 사이의 상기 미리 설정된 대응 관계는 규칙적으로 업데이트되는, 타깃 위치 검색 장치.
  12. 제7항에 있어서, 지오해시 알고리즘에 기초하여, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를 상기 영역 내의 복수의 격자로 매핑하는 것은,
    지오해시 알고리즘에 기초하여, 상기 인기있는 위치의 위도 및 경도 정보를, 동일한 길이 및 폭의 정사각형 격자를 갖는 상기 격자형 위치 영역으로 매핑하는 것을 포함하는, 타깃 위치 검색 장치.
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