KR20070007150A - 서치 엔진에서의 서치 결과의 다양한 개인화 - Google Patents
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Abstract
서치 엔진은 서치 결과의 개인화된 순위를 제공한다. 사용자 관심 프로파일은 사용자에 대한 관심의 토픽을 식별한다. 각각의 토픽은 하나 이상의 사이트 및 부스트 값(boost value)과 연관되는데, 상기 부스트 값은 상기 사이트로부터 임의의 정보 검색 점수를 증대시키는데 사용될 수 있다. 임의의 검색에 기인하는 서치는 그 결과의 순위의 다양한 제어로 사용자에게 제공된다. 상기 결과는 부스트되지 않은 정보 검색 점수에 의해 순위화되므로 개인화를 반영하지 않을 수 있고, 또는 상기 결과는 그 전체 또는 부분적으로 부스트된 정보 검색 점수에 의해 순위화될 수 있다. 이를 통하여 사용자는 사용자의 관심이 문서의 순위에 영향을 미치는 방법을 선택적으로 제어할 수 있다.
개인화, 관심 프로파일, 부스트 값, 순위, 정보 검색 점수
Description
본 발명은 전반적으로 온라인 서치 엔진에 관한 것이고, 특히 서치 결과의 개인화에 관한 것이다.
온라인 서치 엔진 기술분야의 현 상태는 쿼리의 용어에 따른 문서(예를 들면, 웹 페이지나 그 일부분, 영상, 등)를 검색하기 위한 능력에서 크게 개선되었다. 현재, 서치 엔진은 쿼리의 용어에 맞는 구체적인 문서들을 빠르게 검색할 수 있다. 그러나, 현재의 서치 엔진은 종종 쿼리의 구체적인 용어에 정확히 대응하는 문서를 되돌릴 뿐이고, 어떤 식으로든 사용자의 기본적인 관심을 반영하지는 않는다. 이를테면, 제 1 사용자가 약물 검사를 행한 팀에 대하여 알고자 하는데 관심을 갖는 반면에 제 2 사용자는 스포츠에서의 약물 검사에 관한 법률에 대하여 알고자 하는데 더 관심이 많더라도, 다른 두 종류의 사용자, 즉 스포츠에 매우 관심이 많은 일 사용자와 정치에 관심이 많은 또 다른 사용자는, 주어진 쿼리, 말하자면 "야구에서의 약물 검사"에 대하여 정확하게 동일한 결과를 얻는다. 따라서, 사용자의 관심에 따라 서치 결과를 개인화하는 메커니즘과 방법론을 제공할 필요가 있다.
또한, 한 사용자는 서치 쿼리 처리에 유용할 수 있는 특별한 세트의 관심도 를 가질 수 있지만, 한 사용자는 이러한 관심도가 항상 쿼리 결과에 영향을 주는 것을 원하지 않을 수 있다. 따라서, 주어진 서치 쿼리의 결과에 영향을 주는 사용자의 관심에 대한 정도를 사용자가 다양하게 조정할 수 있는 메커니즘과 방법론을 제공하는 것이 바람직하다.
본 발명은 주어진 서치 쿼리의 결과의 표시에 영향을 주는 사용자의 개인적 관심에 대한 정도를 사용자가 다양하게 조정할 수 있게 해준다. 본 발명은 서치 엔진을 제공하는 시스템, 서치 쿼리를 처리하는 방법론, 및 사용자가 영향도를 다양하게 조정하는 사용자 인터페이스를 포함하는 다양한 실시예를 갖는다.
사용자의 측면에서, 본 발명은 서치 결과를 개인화하는 메커니즘을 제공한다. 사용자는 한 세트의 관심을 예를 들면 사용자에게 관심있는 토픽(topic) 세트 또는 카테고리를 관심 프로파일로 규정한다. 그 후, 사용자는 서치 엔진에 서치 쿼리를 입력한다. 서치 엔진은 서치 쿼리에 관련된 문서를 검색하여 이들 문서를 서치 결과로 보여준다. 먼저, (필수적인 것은 아니지만) 서치 결과는 사용자의 관심도와 관계없이 순위화된다. 이것을 통하여 사용자는 그의 개인적 관심도에 의해 영향받지 않은 문서의 관련성을 볼 수 있다. 사용자는 서치 결과 세트에서의 문서의 순위를 다양하게 제어할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 이것은 그래픽 제어 요소의 직접적인 조작, 개인화 제어에 의해 행해진다. 이 그래픽 요소는 다양한 그래픽 표현을 가질 수 있고, 일 실시예에서는 슬라이더로 표현된다. 제어 요소를 조정하여 사용자의 관심 프로파일에서 표현된 바와 같이, 결과가 사용자의 관심도에 따라 순위화되는 정도가 조정된다. 제어 요소의 위치에서의 변경에 응답하여 서치 결과가 재순위화됨으로써, 사용자는 그의 관심도가 상기 결과의 순서 배열에 영향을 미치는 방법을 볼 수 있다.
일 실시예에서, 서치 결과의 순위가 동작하여 토픽 디렉토리와 연관되는 문서의 관련성 점수를 증가시킨다. 상기 디렉토리에서의 각각의 토픽은 토픽에 관련된다고 생각되는 일 군의 문서(예를 들면, 웹사이트)와 연관된다. 각각의 문서(예를 들면, 웹사이트)에 대하여는, 토픽에 대한 사이트의 관련성을 나타내는 부스트 값이 제공된다. 주어진 사이트 내에서의 모든 페이지는 그 사이트의 부스트 값을 갖는다. 부스트 값은 토픽에 대한 사이트 관련성을 나타내는 척도 계수(scaling factor)로 이해될 수 있다. 쿼리를 처리하는 동안, 상기 문서 세트가 되돌려지고, 그 결과에 관계없이 토픽 디렉토리에 점수화된다. 또한, 문서의 기본적인 관련성 점수는, 연관 부스트 값이 있다면 연관 부스트 값에 의해 조정되는데, 예를 들면 관련성 점수와 상기 부스트 값을 곱함으로써 쿼리에 대한 문서의 관련성을 평가한다. 일반적으로, 상기 디렉토리에 리스트화된 사이트에 속하는 문서들만이 부스트된 관련성 점수를 가지며, 서치 결과에서의 다른 문서는 상기 점수를 갖지 않는다. 문서의 부스트된 관련성 점수에 따른 문서의 재순위화는 (부스트 값이 관련성 점수에 영향을 미치지 않는) 무영향으로부터 각각의 문서에 대한 부스트 값이 관련성 점수에 100% 적용되는 전부 영향까지, 그리고 임의의 수의 중간 레벨에 적용되는 개인화 제어의 위치의 함수이다. 따라서, 제어 위치를 조정함으로써 서치 결과의 문서를 사용자가 즉시 재순위화할 수 있다.
시스템 실시예는 사용자에게 토픽을 제공하는 토픽 디렉토리와, 사용자의 쿼리에 응답하여 색인화된 웹사이트를 찾는 서치 엔진 및 색인 서치 결과에 대하여 사용자의 관심도에 따른 서치 결과의 순위 중 적어도 하나(그리고 바람직하게는 세트)를 결정하는 개인화 구성요소를 포함한다. 사용자 인터페이스 실시예는 사용자가 관심있는 토픽 및 그의 관심 프로파일에 따라 서치 결과 순위를 조정하도록 허용하는 그래픽 제어 요소(예를 들면, 체크박스)를 선택할 수 있는 다양한 토픽과 그래픽 제어 요소를 갖는 토픽 디렉토리를 포함한다.
다음으로, 다양한 도면과 기술 정보를 고려하여 본 발명을 설명한다. 도면은 단지 설명을 위한 본 발명의 다양한 실시예를 표현한다. 상기 기술분야에서의 당업자는 다음의 설명으로부터 본 발명의 원리에서 벗어남이 없이 예시되고 설명된 구조, 방법, 및 기능의 또 다른 실시예를 채용할 수 있음을 쉽게 인식할 수 있을 것이다.
도 1은 서치 엔진용 엔트리 웹 페이지.
도 2는 토픽의 사용자의 개인 프로파일을 편집하는 웹 페이지.
도 3은 토픽, 및 서브토픽의 또 다른 웹 페이지.
도 4는 서브토픽의 또 다른 웹 페이지.
도 5는 쿼리 "stanford"로 서치 엔진용 엔트리 웹 페이지를 나타내는 도면.
도 6은 서치 결과를 순위화함에 있어서 사용자의 관심 프로파일의 영향도를 제어하는 제어부(608)와 함께, "standford" 쿼리 상에 서치의 초기 결과를 나타내 는 도면.
도 7은 사용자가 제어부(608)를 중간 위치로 조정한 후의 도 6의 서치 결과의 순위를 나타내는 도면.
도 8은 사용자가 제어부(608)를 최대값(maximum) 위치로 조정한 후의 도 6의 서치 결과의 순위를 나타내는 도면.
도 9는 사용자에 의한 "Computer" 토픽을 삭제하고 "Music" 토픽을 선택한 후의 웹 페이지를 나타내는 도면.
도 10은 도 9에서의 토픽 관심도를 변경한 후의 도 6의 서치 결과의 순위를 나타내는 도면.
도 1을 참조하면, 서치 엔진의 엔트리(entry)(또는 랜딩 페이지(landing page))(100)가 나타난다. 서치 엔진은 사용자가 서치 쿼리의 용어를 입력하는 쿼리 엔트리 필드(102)를 포함한다. 서치 버튼(106)은 처리하는 서치 엔진에 쿼리를 입력한다. 최초로 사용자가 서치 엔진에 액세스하는 경우, 사용자는 서치 결과를 개인화하는 사용자 프로파일을 명시하지 않았을 것이고, 메시지가 그러한 취지로 디스플레이된다. 사용자는 개인 관심도를 설정하기 위해서 에디트 프로파일 링크(Edit Profile link)(104)를 액세스할 수 있다.
에디트 프로파일 링크(104)를 클릭하면 도 2에 도시한 페이지(200)가 액세스된다. 이 페이지는 토픽 디렉토리(topical directory)(202)의 최상위 레벨 토픽(204)을 나타낸다. 디렉토리에서의 토픽으로는, 예를 들면 http://dmoz.org에서 찾을 수 있는 오픈 디렉토리 프로젝트(Open Directory Project)로 명시된 토픽 또는 얼마의 다른 토픽 디렉토리가 될 수 있다. (본 명세서에서의 용어인 "토픽" 및 "카테고리"는 "서브토픽", "서브디렉토리"와 마찬가지로 교체될 수 있다.) 화살표(206)로 표시되는 바와 같이, 최상위 레벨 토픽 링크는 한 세트의 서브 토픽들을 가질 수 있다. 언제라도, 사용자는 서치 시작 버튼(Start Searching button)(208)을 클릭함으로써 서치를 시작할 수 있다. 특정의 최상위 레벨 토픽을 클릭하면 사용자는 그 토픽의 서브토픽과 연관된 페이지로 이동한다.
도 3은 사용자가 페이지(200) 상의 "Computer" 토픽을 클릭한 단계의 결과를 도시한다. 도 3에 도시한 바와 같이, "Computer" 토픽의 서브토픽(302)이 오른쪽 횡으로 디스플레이된다. 각각의 서브토픽(302) 옆에는 체크박스(checkbox)(314)가 있다. 사용자는 체크박스(314)를 선택하여 구체적인 서브토픽에서의 사용자의 관심을 표시할 수 있다. 또는, 사용자는 전체 서브토픽 그 자체인 "Computer(general)"에 대한 체크박스(315)를 선택할 수 있다. 이것은 사용자가 "Computer" 토픽의 모든 서브토픽에 관심있음을 표시한다. 사용자에 의해 선택된 토픽 세트는 사용자 프로파일, 개인화 프로파일, 또는 관심 프로파일로 불릴 수 있다. 도 3의 좌측에서, 사용자는 1 이상의 관심 토픽을 선택하면, 이들 토픽이 관심 필드(306)에 리스트화된다. 각각의 토픽 명칭 옆에는 사용자가 개별 토픽을 삭제하도록 허용하는 삭제 링크(308)가 있다. 사용자는 또한 "Delete all preferences" 링크(310)를 선택함으로써 모든 토픽을 삭제할 수 있다.
서브토픽들 그 자체는 임의의 수의 서브토픽들의 추가 레벨을 가질 수 있다. 예를 들면, 도 4는 "Games" 서브토픽이 "Board Games", "Card Games" 등의 서브토픽들(402)을 더 갖는다는 것을 도시한다. 이것은 "Game" 토픽 라벨(topic label) 옆에 있는 서브토픽 화살표(206)를 클릭한 사용자에 응답하여 사용자에게 보여진다. 즉, 사용자는 체크박스(404)를 선택하여 전체 서브카테고리를 선택하거나, 개별 서브토픽의 체크박스(406) 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 일 실시예에서는, 최상위 레벨 토픽(204) 이외에도, 2개의 서브토픽 레벨이 있다. 이것을 통해, 불필요하고 복잡한 컴퓨터 연산과정을 거치지 않고도 충분하고 세분화된 토픽 범위가 제공된다.
도 3을 재참조하면, 사용자는 컴퓨터 일반에 관심을 표시한다. 서치 시작 버튼(208)을 클릭하면 사용자가 개인화 프로파일을 설정하도록 요구하는 메시지를 더 이상 나타내지 않는 서치 페이지(100)가 다시 불려온다. 이 지점에서, 사용자는 서치 필드에, 도 5에 도시한 바와 같이, 여기서는 서치 쿼리로서 "stanford" 쿼리를 입력한다. 서치 엔진은 그 색인의 서치를 이행하고 서치 결과를 제공한다. 도 6은 초기 서치 결과 페이지(600)를 도시한다. 여기서, 서치 결과(602)는 문서 세트(604)를 포함하는데, 각각의 문서는 그 페이지로의 링크(615)와 함께 URL(617)로 표시되고 사용자에게 문서에서 문맥의 일부를 나타내는 페이지 텍스트의 단편(619)을 포함한다. 페이지의 상단 부근에는 개인화 제어부(608)가 있다. 이 응용예의 문맥에서, "문서"는 웹 페이지, 영상, 멀티미디어 파일, 텍스트 문서, PDF, 등을 포함하는 서치 엔진으로 색인화 및 검색될 수 있는 임의의 형식의 매체가 된다. 일반적인 용어인 "문서"의 사용이 본 발명의 범위에 대하여 제한을 가져오는 것은 아니다.
개인화 제어부(608)는 바람직하게는 개인화 프로파일에서 표현된 바와 같이, 사용자의 관심에 대한 서치 결과의 개별 문서/페이지의 순위를 사용자가 조정하도록 허용한다. 개인화 제어부는 서치 결과의 순위에 대한 사용자의 관심 프로파일의 영향도나 공헌도를 제어하는 것으로 설명될 수 있다. 도 6은 최소값(612)과 최대값(614) 사이의 선형 차원을 따라 이동되는 제어 핸들(control handle)(610)을 포함하는 슬라이더 형식 제어부인 실시예에서의 제어부(608)를 도시한다. 이러한 형식의 제어부(608)는 일반적으로 매우 즉각적으로 인식될 수 있고, 사용자가 제어부를 작동하는 방법을 이해하기에 용이하다. 또 다른 실시예는 최소값과 최대값 사이의 다양한 조정을 유사하게 제공하는 다이얼 형식 제어부, 및 각각 연관된 소정의 조정량(예를 들면, 0%, 20%, 40%, 80%, 100%와 각각 연관된 5개의 라디오 버튼)을 갖는 라디오 버튼을 포함한다. 사용자 인터페이스 설계의 기술분야에서의 당업자는 다른 형식의 제어가 실행되어 본질적으로 동일한 효과를 달성할 수 있다는 점을 충분히 인식할 수 있다.
도 6의 예에서, 개인화 제어부(608)는 계속적으로 최소값(612)으로 설정된다. 따라서, 서치 결과는 본 명세서에서 그 전체 내용과 모든 교시에 대하여 참조로서 인용되는 U.S.특허 제6,285,999호, "링크된 데이터베이스에서 노드 랭크(node rank)하는 방법"에서 개시된 바와 같이 쿼리에 대한 관련성 및 페이지랭크(PageRank)와 같은 쿼리 독립 정보에 의거하여 순위화된다. 상기 서치 결과는 전반적으로 스탠포드 대학에 관한 것임에 유의한다.
도 7을 참조하면, 사용자가 최소값과 최대값 사이의 중간 위치에 슬라이더(610)를 조정한 후의 서치 결과(602)의 순위가 나타난다. 이제, 개별 문서(604)가 재순위화되고, 사용자의 관심(Computers(General)로서 미리 식별됨)에 더 관계된 정보가 더 높게 순위화된다. 사용자의 관심에 더 관계된 문서를 사용자가 구별하기 위해서는, 이들 문서는 링크 텍스트(615) 옆에 있는 개인화 아이콘(618)에 의해 표시된다. 슬라이더(610)의 중간 위치에서는, 개인화 결과가 요구되지 않더라도 대략 모든 다른 문서가 개인화 결과로 된다는 점에 유의해야 한다. 용어가 본래의 서치 쿼리에 포함되지 않았지만, 단편(619) 텍스트는 컴퓨터에 관한 텍스트(예를 들면, "hacking")를 갖는다는 점에는 더 유의해야 한다.
도 8을 참조하면, 사용자가 슬라이더(610)를 최대값 위치(614)로 조정한 후의 서치 결과(602)의 순위를 나타낸다. 첫째로, 이 예에서, 서치 결과(602)에서의 모든 문서(604)는 사용자의 개인화 프로파일을 반영하고, 개인화 아이콘(618)으로 주가 달린다. 둘째로, 서치 결과에서의 문서는 컴퓨터와 스탠포드 대학에 관계됨으로써, 사용자의 관심이 "stanford" 쿼리에 관계될 때, 사용자의 관심을 컴퓨터에 반영한다. 예를 들면, 첫번째 두 결과는 스탠포드에서의 "hacking"에 관한 것이다. 그 다음 세 문서는 구체적으로 스탠포드에서의 다양한 컴퓨터 과학 프로젝트에 관한 것이다. 이와 마찬가지로, 세번째 문서는 스탠포드의 인공지능 연구소(Artificial Intelligence Laboratory)에 대한 것이고, 네번째 문서는 언어와 정보의 학습을 위한 스탠포드의 센터에 대한 것이며, 다섯번째 문서는 스탠포드의 데이터베이스 그룹에 대한 것이다. 나머지 문서도 사용자의 관심인 "Computers"에 관한 것이다. 적용된 개인화가 없었던 경우(도 6) 및 단지 중간의 개인화만이 적용된 경우(도 7)에는, 첫번째(예를 들면, 가장 관계가 있는) 결과인 스탠포드 대학의 홈페이지로의 링크는 최상위 8개의 결과에 더 이상 나타나지 않는다.
도 6 내지 도 8의 예에 있어서, 서치 엔진이 서치 결과를 재컴퓨팅해야할 필요없이, 사용자는 실시간으로 문서의 순위를 역동적으로 조정할 수 있다. 이를 통하여 사용자의 능력을 더 조력하여 서치 결과를 탐색할 수 있다.
도 6 내지 도 8에 도시한 바와 같이, 에디트 프로파일 링크(Edit Profile link)(616)는 사용자가 어느 때라도 사용자 프로파일에서의 관심도를 편집하도록 허용한다. 도 9는 사용자가 도 2에 도시된 바와 같은 토픽 디렉토리 페이지(200)로 돌아와서, 사용자의 현재의 토픽 관심사 Computer를 삭제하고, 다른 관심사 "Music"을 생성시킨 경우를 도시한다. 그 후, 사용자는 서치 시작 버튼(208)을 재선택한다. 쿼리 용어가 변경되지 않았으므로, 서치 엔진은 그 문서들이 전과 동일한 한 세트의 업데이트된 서치 결과를 제공한다. 그러나, 마지막 서치에서는, 사용자는 제어부(610)를 최대 개인화(full personalization)로 두었으므로, 서치 엔진은 이 설정을 적용하고 이번에는 현재 (및 새로운) 개인화 프로파일인 "Music"에 따른 문서를 순위화한다. 도 10은 이것이 서치 결과에서 만든 매우 효과적인 차이를 도시한다. 여기서, 최상위 6개의 결과는 모두 음악과 예술에 관한 것이고, 컴퓨터에 관한 종전의 결과는 서치 결과 리스트의 최상위에 형성되지 않는다. 이것은 사용자의 개인화 프로파일이 주어진 문서 세트의 순위를 상당하게 바꿀 수 있는 방법을 나타낸다.
본 발명의 일 실시예에서, 다음의 방법론에 의해 서치 결과의 개인화는 제공된다. 서치 엔진 설계의 기술분야에서의 당업자는 서치 엔진의 기본 구조, 및 이 방법론이 구현될 수 있는 동작을 쉽게 이해할 수 있다.
1) 사용자가 토픽(카테고리)을 선택하는 경우, 사용자의 관심도(IN(관심(interest)의 약자)) 리스트를 포함하는 쿠키에 토픽이 첨부된다. 관심도는 텍스트 토큰(text token)(예를 들면, "computers")으로서, 또는 각각의 토픽/서브토픽이 색인 번호를 갖는 디렉토리에 대한 색인으로서 표현된다. 사용자가 사이트(site)를 액세스하는 경우, 시스템은 이 관심 리스트를 쿠키로부터 검색한다. 또한, 사이트는 사용자가 사용자 이름과 패스워드로 등록시키고, 사용자의 관심도가 데이터베이스 내의 서치 엔진 사이트에 저장되고, 사용자의 로그인에 응답하여 검색하는 사용자 등록 페이지를 제공할 수 있다.
2) 사용자가 서치 쿼리(Q)를 명령할 때마다, 리스트(IN)는 프론트엔드(frontend) 웹 서버로 전송된다.
3) 그 후, 프론트엔드 웹 서버는 백엔드(backend) 서치 엔진(Q, 널(null)) 및 (Q, IN)으로 2개의 요구를 각각 발행하고, 이는 프론트엔드 웹 서버로 2개의 결과인 R_base(표준)와 R_in(개인화된 것)을 되돌린다.
4) 기본 쿼리(Q, 널)는 어떤 개인화 없이 서치 엔진에 Q에 대해 서치하는 것과 동일하므로, R_base는 서치 엔진이 일반적으로 쿼리에 응답하여 되돌아오는 결과 세트이다. 따라서, 상기한 바와 같이, 서치 결과는 U.S 특허 제 6,285,999호, "링크된 데이터베이스에 노드 랭크하는 방법"에 개시된 바와 같이 쿼리와 페이지랭 크와 같은 임의의 다른 요소에 대한 관련성에 의거하여 순위화되는데, 상기 문헌은 본 명세서에서 그 전체 내용과 모든 교시에 대하여 참조로서 인용된다.
5) 개인화된 쿼리(Q, IN)는 사용자의 관심 리스트를 포함한다. 서치 엔진은 통상의 쿼리와 유사한 처리 제어 흐름을 따르지만, 관심사 IN의 세트에 관련되는 문서를 "부스트하는(boost)" 스코어링 함수 처리(scoring function) 동안 개인화 구성요소를 활성화한다.
본 발명의 일 실시예에서, 다음 형태의 맵(디렉토리에서의 각 토픽/서브토픽을 위한 하나의 맵)의 세트를 사용하여 이들 부스트가 이행된다.
{Site-->boost}
따라서, 예를 들면 카테고리 "Health"는 다음 형식의 맵을 갖는다.
nih,gov-->5.8
cdc.gov-->7.9
med.stanford.edu-->3.5
과 같은 엔트리를 포함하는
{Site-->boost}
여기서, nih.gov, cdc.gov, 및 med.Stanford.edu는 토픽 "Health"에 관계되도록 (수동 또는 자동으로) 결정된 각종 사이트이다. 즉, 디렉토리에서의 각각의 토픽을 위해, 토픽에 관련되도록 결정되는 한 세트의 사이트가 있고, 이들 사이트 각각에 대하여 부스트 값이 규정된다.
토픽 디렉토리에 리스트화된 사이트를 위한 부스트는 일반적으로 다음과 같 이 결정된다.
a) 그래프의 노드는 사이트(기본적으로 동일한 호스트(host) 상의 페이지)이고, 노드 사이의 에지는 일 사이트로부터의 페이지가 또 다른 사이트의 페이지를 링크하는 수를 기반으로 가중치가 부여된 "사이트 그래프"가 생성된다. 이 동일한 형식의 그래프는 모든 토픽 부스트 맵을 컴퓨팅하는데 사용될 수 있다.
b) 디렉토리에서의 각각의 토픽, 말하자면 "Health"을 위해 수많은 사이트가 "시작 사이트(start sites)" S0로서 선택되는데, S0의 홈페이지는 오픈 디렉토리(Open Directory)에 리스트화된다. 예를 들면, 스탠포드와 같은 대학을 위해, 시작 사이트는 .stanford.edu로 끝나는 임의 사이트로서 선택될 수 있다.
c) 컴퓨터처리는 2개의 과정을 거친다.
i) 먼저, S0에서의 사이트에 의해 많이 링크되는 한 세트의 사이트 S1를 S0에서의 사이트에 의해 얼마나 많이 링크되는지에 따라 가중치가 부여된 S1 각각의 사이트로 식별한다.
ii) 그 후, S1에서의 사이트들에 의해 많이 링크되고, S1에서와 같이 가중치가 부여되는 사이트 S2를 식별한다.
d) S2에서의 사이트는 그 할당된 가중치로 부스트된다.
개인화된 쿼리에 관심 세트(예를 들면, {Health, Music})를 입력하는 경우, 개인화 구성요소가 각각의 맵을 조사한 후 이들 맵에 있는 쿼리 결과(즉, 문서)에 대하여 개인화 구성요소들이 IR 점수를 부스트하므로, 개인화 구성요소는 더 높게 순위화된다. IR 점수는 서치 엔진이 각각의 문서를 위해 제공하는 정보 검색 점수 이고, 페이지랭크(PageRank)와 같은 문서 관련성 및 다른 요소의 함수가 될 수 있다.
예를 들어, http://www.med.stanford.edu/research/가 쿼리 Q에 대한 결과 중 하나이고 IN이 "Health"를 포함한다면, 그 페이지는 사이트 med.stanford.edu에 있기 때문에, 그 결과는 그 IR 점수에 대한 3.5의 배수 부스트를 얻는다. 복합적인 관심도에 대하여는, 그 대응하는 맵에서의 값들은 결합된 효과로 인해 다함께 곱해진다. 또한, 디렉토리 부스트 맵에서의 사이트에 대한 부스트를 결정하는 일 구현의 상세한 내용은 본 명세서에서 참조로 인용되는 U.S 특허출원 제 10/646,331에서 설명된다.
6) 프론트엔드 웹 서버는 R_base 및 R_in을 수신한다. R_base는 개인화 제어부(608)가 0(또는 그 최소값 위치(612))으로 설정되는 경우에 사용자가 보는 결과(602)를 나타낸다. R_in은 슬라이더가 그 최고값 위치(614), 예를 들면 10에 있는 경우에 사용자가 보는 결과(602)를 나타낸다. 일 실시예에서, 제어부는 11개의 위치를 갖지만, 임의의 위치의 수가 사용될 수 있다. 사용자에게 나타내는 순위를 0과 10 사이에서 보간(補間)한다. 이것은 R_base와 R_in을 사용하여, 제어부(608)가 그 최소값 위치에 있는 때의 위치로부터 제어부(608)가 그 최대값 위치에 있는 때까지의 가상 경로를 따라 각각의 개개 결과를 이동시켜서 개인화 구성요소는 중간 순위(R_1...R_9)을 구성한다.
7) 슬라이더 효과가 사용자에게 제공되는 방법
프론트엔드 웹 서버는 R_base에 있지 않은 R_in에서의 결과를 R_base에 첨부 하여, R_all이라 불리는 (R_base 또는 R_in 중 어느 하나에서의) 모든 고유 결과의 리스트를 얻는다. 그 후, 프론트엔드 웹 서버는 식별자(identifier)로서 역할을 하는 R_all에서의 결과에 연속되는 식별번호를 할당한다. 그 후, 프론트엔드는 사용자의 브라우저(browser)로 2개의 아이템(item)을 보낸다.
a) 그 결과에서의 각각의 문서에 대하여 그 식별번호를 포함하는 R_all에서의 결과의 각각에 대한 매핑{id->result}.
b) 결과 ID와 관련하여, N은 슬라이더의 위치의 수이고, 각각의 벡터는 개인화의 정도를 기반으로 한 결과의 순서 배열을 나타내는, 사용자가 볼 수 있는 순위를 표시하는 N 벡터. 이 예에서는, 제어부(608)의 위치 0 내지 10에 대응하는 11개의 벡터가 있다. 일 실시예에서, 벡터 0은 R_0으로 시작하는 로컬 ID로 할당된 개인화되지 않은 결과의 순위를 반영하는 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]이다. 벡터 10은 완전히 개인화된 결과 R_in에서의 순서 배열로서, [15, 17, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 8, 9, 10]가 될 수 있는데, 여기서 문서 15와 17은, 예를 들면 IR 점수가 맵에서의 부스트 값에 따라 부스트되는 토픽 디렉토리의 관련 맵에서의 문서이고, 제어부(608)의 위치와 연관된 값이다. N 순위 벡터를 고객에게 전송하면, 고객 브라우저는 서버상에서 계산을 하는 것보다는 빠르게 순위를 리컴퓨팅할 수 있다.
8) 결국, 결과 페이지에서의 자바스크립트 코드는 제어부(608)의 위치를 변경하는 사용자에 응답하여 11개의 위치 순위 벡터 중 적절한 하나를 사용하여 사용자의 브라우저가 서치 결과를 재순서 배열하도록 한다. 또한, 상기 하나의 실시예 의 단계 6-8의 상세한 내용은 본 명세서에서 참조로서 인용되는 U.S 특허출원 제 10/641,489에서 설명된다.
본 발명은 하나의 가능한 실시예에 대하여 특히 상세하게 설명하고 있다. 본 발명이 사용되는 기술분야에서의 당업자는 다른 실시예에서 실시할 수 있다. 먼저, 구성요소의 특별한 명명, 용어의 선정, 속성, 데이터 구조, 또는 임의의 다른 프로그래밍이나 구조 형태는 의무적이거나 중요하지 않고, 본 발명이나 그 장치를 실시하는 메커니즘은 다른 명칭, 포맷, 또는 프로토콜을 가질 수 있다. 또한, 시스템은, 상기한 바와 같이, 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 통하거나 하드웨어로만 이루어진 소자에서 실시될 수 있다. 또한, 본 명세서에서 설명된 다양한 시스템 구성요소들 사이에서의 기능상의 특별한 분할은 단지 예시적인 것이지, 의무적인 것은 아니며, 단일 시스템 구성요소에 의해 이행되는 함수들은 대신에 다수의 구성요소에 의해 이행될 수 있고, 다수의 구성요소에 의해 이행되는 함수들은 대신에 단일 구성요소에 의해 이행될 수 있다.
상기 설명의 몇몇 부분은 정보에 대한 알고리즘과 동작의 상징적 표현에 의하여 본 발명의 특징을 나타낸다. 이들 알고리즘의 설명과 표현은 데이터 처리 기술에서의 당업자의 작업 내용을 그 기술분야의 다른 당업자에게 가장 효과적으로 전달하기 위해 그 당업자에 의해 사용되는 수단이다. 이들 동작은 기능상 또는 논리상 설명된 바와 같이 컴퓨터 프로그램에 의해 이행될 수 있다. 또한, 보편적으로, 모듈로서 또는 기능적 명칭에 의해 이들 동작의 배열을 지칭하는 것이 때때로 편리하다.
상기 설명으로부터 외견상 다른 방법으로 구체적으로 언급되지 않았다면, 본 명세서 전반에 있어서, "계산" 또는 "결정" 또는 "식별" 등과 같은 용어를 활용한 설명은 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 활동과 처리를 지칭하는데, 전자 컴퓨팅 장치는 컴퓨터 시스템 메모리나 레지스터 또는 이러한 정보의 저장, 전송 또는 디스플레이 장치내에서 물리적인 (전자) 양으로서 표시되는 데이터를 조작하고 변환한다.
본 발명의 어떤 형태는 본 명세서에서 알고리즘의 형태로 설명된 처리 단계나 명령을 포함한다. 본 발명의 처리 단계와 명령은 소프트웨어, 펌웨어(firmware) 또는 하드웨어에서 구체화될 수 있고, 소프트웨어에서 구체화되는 경우에는, 실시간 네트워크 동작 시스템에 의해 사용되는 다른 플랫폼(platform)에 상주하도록 다운로드되어 동작될 수 있다.
본 발명은 또한 본 명세서에서의 동작을 이행하는 장치에 관한 것이다. 이 장치는 요구되는 목적을 위해 특별히 구성될 수 있고, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 선택적으로 활성화되거나 재구성된 일반적인 목적의 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 플로피 디스크, 광학 디스크, CD-ROM, 자기 광학 디스크, 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), EPROM, EEPROM, 자기 또는 광학 카드를 포함하는 임의의 형식의 디스크, 또는 전자 명령을 저장하는데 적합한 임의의 형식의 매체와 같은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고, 이들 각각은 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있다. 본 발명이 주문형 집 적 회로(ASIC)를 포함하는 상기 기능상 및 구조상의 설명을 기반으로 한 각종 형식의 집적 회로에서 쉽게 제작될 수 있다는 것은 집적 회로 설계와 영상 코덱(video codec)의 기술분야의 당업자에게 충분히 인식되어 있다. 또한, 본 발명은 각종 영상 코딩 장치에서 구체화될 수 있다.
본 명세서에서 제공되는 알고리즘과 동작은 임의의 특정한 컴퓨터나 다른 장치와 본질적으로 연관된 것은 아니다. 각종 일반적인 목적의 시스템은 또한 본 명세서에서의 교시에 따른 프로그램과 함께 사용될 수 있고, 또는 요구되는 방법 단계를 이행하기 위해 더 전문화된 장치를 구성하는 것이 편리할 수 있다. 다양한 이들 시스템을 위해 요구되는 구조와 그 동등한 수준의 변화는 상기 기술분야에서의 당업자에게 자명하다. 또한, 본 발명은 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 설명되지 않는다. 본 명세서에서 기술한 바와 같이 본 발명의 교시를 이행하기 위해서 다양한 프로그램밍 언어가 사용될 수 있고, 본 발명의 최적의 실시예와 실시 가능 요건의 개시를 위해서 임의의 구체적인 참조 언어가 제공된다.
끝으로, 본 명세서에서 사용된 용어는 원칙적으로 이해하기 쉽게 선택된 것이지, 본 발명의 요지를 명확하게 한정하기 위해 선택된 것은 아니라는 점에 유의해야 한다. 따라서, 본 발명의 개시내용은 예시적인 것이지, 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다.
Claims (36)
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위 및 상기 관심 프로파일의 상기 순위에 대한 영향도를 결정하는 단계, 및상기 순위화된 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 순위화된 문서를 제시하는 단계는 상기 사용자의 관심 프로파일에 포함되는 관심과 연관된 각각의 문서 옆에 개인화 아이콘을 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 순위화된 문서상에서 상기 사용자의 관심 프로파일이 갖게 되는 영향도의 입력을 상기 사용자로부터 수신하는 단계,상기 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계, 및상기 제 2 순위로 되는 상기 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구 현 방법.
- 제 3 항에 있어서,상기 쿼리에 관련된 제 2 문서 세트를 검색함이 없이 상기 제 2 순위를 결정하는 단계가 실행되는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 3 항에 있어서,상기 영향도의 사용자 입력을 수신하기 전에 상기 제 2 순위가 결정되는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 3 항에 있어서,상기 제 1 순위가 결정됨과 동시에 상기 제 2 순위가 결정되는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 3 항에 있어서,제어 정도의 사용자 입력은 제어부를 나타내는 그래프에서 위치를 변화시키는 것인 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 7 항에 있어서,상기 제어부는 슬라이더인 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 7 항에 있어서,상기 제어부는 다이얼인 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 7 항에 있어서,상기 제어부는 라디오 버튼인 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,제 1 순위를 결정하는 단계는 쿠키로부터 상기 사용자의 관심 프로파일을 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,제 1 순위를 결정하는 단계는 서치 엔진에 통신 결합된 데이터베이스로부터 사용자의 관심 프로파일을 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 사용자의 관심 프로파일은 텍스트 토큰(text token) 세트를 포함하고, 각각의 토큰은 관심의 토픽에 대응하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 사용자의 관심 프로파일은 토픽 색인 번호 세트를 포함하고, 각각의 색인 번호는 관심의 토픽에 대응하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 순위를 결정하는 단계는, 상기 사용자의 관심 프로파일에 포함된 관심사항과 연관되는 문서에 따라, 문서와 연관된 부스트 값(boost value)에 의해 상기 세트의 적어도 하나의 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,각각의 문서는 정보 검색 점수를 가지며, 상기 제 1 순위를 결정하는 단계 는,상기 사용자의 관심 프로파일에 포함된 토픽과 연관된 각각의 문서에 대하여, 상기 문서에 대한 부스트 값을 결정하고, 상기 부스트 값 및 상기 영향도에 의해 상기 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계, 및상기 문서의 정보 검색 점수에 따라 상기 세트에서 상기 문서를 순위화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 순위를 결정하는 단계는,상기 문서 세트 중 적어도 하나의 문서에 대하여,상기 문서를 포함하는 웹사이트가 상기 사용자의 관심 프로파일에 포함된 토픽과 연관되는지의 여부를 결정하는 단계, 및상기 문서를 포함하는 상기 웹사이트와 연관된 부스트 값에 의해 상기 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 순위를 결정하는 단계는,상기 문서 세트 중 적어도 하나의 문서에 대하여,상기 사용자의 관심 프로파일에 포함된 토픽과 연관된 제 2 웹사이트에 의해 링크된 제 1 웹사이트에 상기 문서가 포함되는지의 여부를 결정하는 단계, 및상기 제 1 웹사이트와 연관된 가중치에 의해 상기 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 18 항에 있어서,상기 가중치는 상기 제 2 웹사이트로부터 상기 제 1 웹사이트로의 다수의 링크를 기반으로 하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 순위를 결정하는 단계는,상기 사용자의 관심 프로파일에 포함된 복수의 토픽과 연관된 문서에 대하여,상기 문서를 포함하는 웹사이트를 결정하는 단계,상기 웹사이트와 연관된 각각의 토픽에 대하여 웹사이트에 대한 부스트 값을 결정하는 단계,상기 부스트 값의 함수로서 상기 문서에 대한 최종 부스트 값을 결정하는 단계, 및상기 최종 부스트에 의해 상기 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 순위를 결정하는 단계는,적어도 하나의 문서에 대하여, 부스트 값을 갖는 각각의 웹사이트 중 적어도 하나와 각각 연관된 복수의 토픽을 포함하는 토픽 디렉토리로부터 부스트 값을 결정하는 단계, 및그 부스트 값에 의해 상기 적어도 하나의 문서의 정보 검색 점수를 매기는 단계를 포함하고,상기 사용자의 관심 프로파일은 상기 토픽 디렉토리로부터 적어도 하나의 토픽을 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일과 무관하게 상기 문서 세트의 제 1 순위를 결정하는 단계,상기 사용자에게 상기 순위화된 문서를 제시하는 단계,상기 순위화된 문서상에서 상기 사용자의 관심 프로파일이 갖게 되는 영향도 를 제공하는 입력을 상기 사용자로부터 수신하는 단계, 및상기 영향도에 따라 제 2 순위로 되는 상기 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최소 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위를 결정하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최대 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계,상기 제 1 순위의 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최대 영향도의 선택을 제공하는 사용자 입력을 수신하는 단계, 및상기 제 2 순위의 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최대 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위를 결정하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최소 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계,상기 제 1 순위의 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최소 영향도의 선택을 제공하는 사용자 입력을 수신하는 단계, 및상기 제 2 순위의 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최소 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위를 결정하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최대 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계,상기 제 1 순위의 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 영향도를 제공하는 사용자 입력을 수신하는 단계, 및상기 최소 및 최대 영향도와 관련하여 상기 수신된 영향도에 따라 상기 제 1 순위와 상기 제 2 순위 사이를 보간(補間)함으로써 제 3 순위의 문서를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위와, 상기 사용자에게 관심있는 적어도 하나의 토픽을 포함하는 상기 관심 프로파일의 상기 순위에 대한 영향도를 결정하는 단계,상기 순위화된 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계,a)상기 관심 프로파일에 부가된 적어도 하나의 토픽과, b)상기 관심 프로파일로부터 삭제된 적어도 하나의 토픽 중 적어도 하나를 포함하는 관심 프로파일에 대한 수정사항을 상기 사용자로부터 수신하는 단계,상기 수정된 관심 프로파일에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계, 및상기 제 2 순위로 되는 상기 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 서버 측에서:사용자의 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최소 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 1 순위를 결정하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 최대 영향도에 따라 상기 문서 세트의 제 2 순위를 결정하는 단계, 및상기 문서 세트의 상기 제 1 순위를 기술하는 제 1 순위 벡터, 상기 문서 세트의 상기 제 2 순위를 기술하는 제 2 순위 벡터, 및 상기 제 1 및 제 2 순위 사이에서 보간된 상기 문서 세트의 제 3 순위를 기술하는 적어도 하나의 중간 순위 벡터를 포함하는 복수의 순위 벡터를 결정하는 단계,고객 측에서:상기 제 1 순위 벡터에 따라 상기 사용자에게 상기 제 1 순위의 문서를 제시하는 단계,상기 사용자의 관심 프로파일의 영향도를 제공하는 사용자 입력을 수신하는 단계,상기 영향도의 상기 수신된 사용자 입력에 대응하는 복수의 순위 벡터 중 하나를 선택하는 단계, 및상기 선택된 순위 벡터에 따라 상기 문서 세트를 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 사용자의 관심도의 표현으로서 상기 사용자에 의해 선택된 토픽 세트 및 상기 선택된 토픽의 영향도에 따라 상기 문서 세트를 순위화하는 단계, 및상기 순위화된 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 각각의 문서가 정보 검색 점수를 갖는, 사용자의 서치 쿼리에 관련된 문서 세트를 검색하는 단계,상기 문서에 관한 웹사이트에 할당된 부스트 값에 따라 상기 문서 세트 중 적어도 하나의 문서의 정보 검색 점수를 부스트하는 단계,부스트된 정보 검색 점수를 갖는 문서와 부스트되지 않은 정보 검색 점수를 갖는 문서를 포함하여, 그 정보 검색 점수에 따라 상기 문서 세트를 순위화하는 단계, 및상기 순위화된 문서를 상기 사용자에게 제시하는 단계를 포함하고,상기 웹사이트는 상기 사용자의 관심도의 표현으로서 상기 사용자에 의해 선택된 토픽 세트 중 적어도 하나의 토픽과 연관되는 것을 특징으로 하는 서치 쿼리의 결과를 사용자에게 개인화하는 컴퓨터 구현 방법.
- 상기 사용자의 관심 프로파일을 규정하는 토픽에서 관심을 나타내기 위해 사용자에 의해 선택될 수 있는 복수의 토픽을 포함하는 토픽 디렉토리, 및사용자의 서치 쿼리에 관련된 복수의 문서를 포함하는 서치 결과를 리스트화하고, 상기 사용자의 관심 프로파일에 따라 상기 문서의 순위를 상기 사용자가 조정할 수 있는 그래픽 제어 요소를 포함하는 서치 결과 페이지를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 제 30 항에 있어서,상기 토픽 디렉토리는,상기 문서가 상기 서치 쿼리에 관련되는 경우, 각각의 웹사이트가 그 웹사이트와 관련된 문서의 정보 검색 점수를 부스트하는 연관 부스트 값을 갖는, 복수의 웹사이트와 연관된 각각의 토픽을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 제 30 항에 있어서,상기 그래픽 제어 요소는 슬라이더인 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 제 30 항에 있어서,상기 그래픽 제어 요소는 다이얼인 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 제 30 항에 있어서,상기 그래픽 제어 요소는 라디오 버튼인 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 제 30 항에 있어서,상기 그래픽 제어 요소는 각각의 위치가 상기 사용자의 관심 프로파일의 영 향도와 연관되는 복수의 위치를 가지는 것을 특징으로 하는 서치 엔진용 사용자 인터페이스.
- 사용자의 관심 프로파일을 규정하는 상기 토픽에서 관심도를 나타내기 위해 상기 사용자에 의해 선택될 수 있는 복수의 토픽을 포함하는 토픽 디렉토리,사용자에 의해 제공된 쿼리에 따른 문서를 포함하는 서치 결과를 검색하고, 상기 쿼리에 대한 관련성에 따라 상기 문서를 순위화하는 서치 엔진, 및상기 사용자의 관심 프로파일에 따라 상기 문서의 적어도 하나의 순위를 결정하는 개인화 구성요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 서치 엔진 시스템.
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