KR20070084579A - 신뢰 네트워크를 포함하는 사용자 판단의 통합을 갖는 검색시스템 및 방법 - Google Patents

신뢰 네트워크를 포함하는 사용자 판단의 통합을 갖는 검색시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

검색 시스템 및 방법이 각종 페이지 또는 사이트에 관한 사용자 판단 정보를 통합한다. 이 정보는 질의하는 사용자로부터의 판단은 물론 질의하는 사용자에 의해 그의 "신뢰 네트워크"의 멤버들로서 선택된 다른 사용자들로부터의 판단들을 포함할 수 있다. 사용자로부터 질의가 수신되면, 그 질의에 관련된 적중들의 리스트가 그 사용자에 의해 이전에 제공된 사용자 판단은 물론 질의하는 그 사용자에 의해 정의된 신뢰 네트워크의 멤버들에 의해 이전에 제공된 다른 사용자 판단들에 기초하여 수정될 수 있다. 사용자는 그 사용자의 다른 사용자들에 대한 관계들을 나타내는 사회적 네트워크 데이터로부터 신뢰 네트워크를 구성할 수 있다.

Description

신뢰 네트워크를 포함하는 사용자 판단의 통합을 갖는 검색 시스템 및 방법{SEARCH SYSTEM AND METHODS WITH INTEGRATION OF USER JUDGMENTS INCLUDING TRUST NETWORKS}
본 발명은 일반적으로 문서들의 집성(corpus of documents)을 검색하는 것에 관한 것으로, 특히 신뢰 사용자 판단들(trusted user Judgments)의 통합을 갖는 검색 시스템 및 방법들에 관한 것이다.
월드 와이드 웹(웹)은 상상할 수 있는 사실상 모든 주제에 관한 인터링크된 정보 소스들(문서, 이미지, 및 미디어 콘텐츠를 포함하는 각종 포맷들)의 방대한 컬렉션을 제공한다. 웹이 성장함에 따라서, 이 컬렉션을 검색하고 특정 주제에 관련된 콘텐츠를 식별하는 사용자들의 능력이 점점 더 중요하게 되었고, 이 요구를 충족시키기 위해 오늘날 다수의 검색 서비스 제공자들이 존재한다. 일반적으로, 검색 서비스 제공자는 사용자가 무엇에 관심이 있는지를 나타내는 질의(query)를 입력할 수 있는 웹 페이지를 공표한다. 질의에 응답하여, 제공자는 그 질의에 관련되는 것으로 생각되는 웹 페이지들 또는 사이트들에의 링크들의 리스트를 전형적으로 "검색 결과" 페이지의 형태로 생성하여 사용자에게 전송한다.
질의 응답은 일반적으로 다음의 단계들을 수반한다. 먼저, 질의로부터 하나 이상의 키워드들을 이용하여 웹 페이지들 또는 사이트들의 미리 생성된 인덱스 또는 데이터베이스를 검색하여 적중들의 리스트(list of hits)(통상적으로 해당 키워드들을 포함하거나 또는 다른 방법으로 해당 질의에 관련이 있는 것으로 식별되는 페이지들 또는 사이트들에의 참조들)를 생성한다. 다음으로, 그 적중들을 미리 정해진 기준에 따라서 순위 매김(rank)하여 (이들 기준에 따른) "최선의" 결과들에 가장 유력한 배치, 예컨대, 리스트의 최상위의 배치를 부여할 수 있다. 순위 매김된 적중들의 리스트는, 통상적으로 링크들의 리스트를 포함하는 웹 페이지의 형태로, 사용자에게 전송된다. 스폰서 링크(sponsored links)와 같은 다른 특징들이 포함될 수도 있다.
적중들의 순위 매김은 사용자의 검색이 사용자의 검색이 성공으로 끝날지 또는 실패로 끝날지에 있어서 중요한 요소이다. 종종, 질의는 사용자가 적당한 시간 내에 모든 적중들을 탐사(explore)하기에는 불가능한 많은 수의 적중들을 반환(return)할 것이다. 만일 사용자가 클릭하는 처음 몇 개의 링크들이 관련 콘텐츠에 이르는 데 실패할 경우, 비록 관련 콘텐츠가 리스트의 더욱더 아래에서 입수될 수 있다 하더라도, 사용자는 종종 그 검색에 대해 단념하고 어쩌면 그 검색 서비스 제공자에 대해 단념할 것이다.
관련 콘텐츠가 유력하게 배치될 가능성을 최대화하기 위하여, 검색 서비스 제공자들은 점점 더 정교한 페이지 순위 매김 기준 및 알고리듬들을 개발해왔다. 웹 검색의 초창기에, 페이지 순위는 통상적으로 주어진 페이지 상에서의 질의 키워드들의 발생 수 및/또는 근접도에 기초하였다. 이것은 부적절함을 입증하였고, 오늘날 사용되는 알고리듬들은 전형적으로 키워드들의 존재에 더하여, 주어진 타깃 페이지에 링크하는 웹 상의 다른 사이트들의 수(다른 콘텐츠 제공자들이 타깃 페이지가 얼마나 유용하다고 생각하는지를 반영함)와 같은 각종의 다른 정보를 고려한다. 하나의 알고리듬은 특정 질의를 입력하는 사용자들이 반환되는 적중들을 평가(rating)함으로써 피드백을 제공할 수 있게 한다. 그러한 평가들은 해당 질의와 관련하여 저장되고, 이전의 긍정적인 평가들은 다음에 그 질의가 입력될 때 적중들을 순위 매김하는 데의 요소로서 사용된다.
그러나, 기존의 알고리듬들은 개개의 사용자들 간의 차이를 참작하지 못한다. 예를 들면, 동일한 질의를 입력하는 2명의 사용자는 실제로는 서로 다른 것에 관심이 있을 수 있다; 한 명의 사용자에 관련이 있는 페이지 또는 사이트는 다른 한 명의 사용자에게 관련이 없을 수 있다. 게다가, 사용자들은, 예컨대, 콘텐츠가 어떻게 조직되고 표시되는지, 어느 콘텐츠 제공자를 그들이 신뢰하는지 등에 관하여 개인적인 선호들을 가질 수 있다. 만일 질의를 입력한 사용자가 높은 순위 매김 결과들이 관련이 있거나 도움이 된다고 생각하지 않는다면, 그 사용자는 다른 사용자들이 어떻게 생각하는지에 관계없이 검색을 단념할 가능성이 있다.
따라서, 각 사용자에게 관련 콘텐츠를 반환하는 가능성을 향상시키기 위해 개인화 정도(a degree of personalization)를 갖는 검색 서비스를 제공하는 것이 바람직할 것이다.
<발명의 개요>
본 발명의 실시예들은 각종 페이지 또는 사이트에 관한 사용자 판단 정보를 통합한 검색 시스템 및 방법을 제공한다. 이 정보는 질의하는 사용자로부터의 판단은 물론 그의 "신뢰 네트워크'의 멤버들로서 상기 질의하는 사용자에 의해 선택된 다른 사용자들로부터의 판단들을 포함한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 사용자 질의에 응답하는 방법이 제공된다. 사용자로부터 질의가 수신된다. 상기 질의에 관련된 적중들의 리스트가 생성된다. 상기 적중들의 리스트는 상기 적중들 중 하나에 대한 제1 사용자 판단에 기초하여 수정되고, 상기 사용자 판단은 상기 사용자에 의해 사전에 제공된다. 상기 적중들의 리스트는 상기 적중들 중 하나에 대한 제2 사용자 판단에 기초하여 추가로 수정되고, 상기 제2 사용자 판단은 상기 사용자에 대한 신뢰 네트워크의 멤버에 의해 사전에 제공된다. 상기 수정 및 상기 추가 수정을 포함하는 상기 적중들의 리스트는 상기 사용자에게 전송된다.
본 발명의 또 하나의 양태에 따르면, 사용자 질의에 응답하는 방법이 제공된 다. 사회적 네트워크 데이터가 제1 사용자에게 제시되고, 상기 사회적 네트워크 데이터는 다른 사용자들의 수 및 그들 간의 관계들을 포함한다. 상기 제1 사용자로부터 상기 다른 사용자들 중 신뢰 네트워크에 포함시키기 위한 하나 이상의 사용자들을 선택하는 선택이 수신된다. 그 후 상기 사용자로부터 질의가 수신되고 응답이 생성되고, 상기 응답을 생성하는 것은 상기 신뢰 네트워크 내의 상기 다른 사용자들 중 하나에 의해 사전에 정의된 사용자 판단에 적어도 부분적으로 기초하며 상기 질의에 대한 검색 결과를 수정하는 것을 포함한다.
첨부 도면들과 함께 이하의 상세한 설명은 본 발명의 특짐 및 이점들에 대한 보다 나은 이해를 제공할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정보 검색 및 통신 네트워크의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 정보 검색 및 통신 네트워크의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 질의에 응답하여 생성된 검색 결과 페이지의 예이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 판단 정보를 수집하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 5A-5B는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 질의에 응답하여 생성된 다른 검색 결과 페이지들의 예이다.
도 6은 본 발명의 대안 실시예에 따른 사이트 또는 페이지에 대한 사용자 판단들을 입력하기 위한 인터페이스의 엘리먼트들을 예시한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 사용자로부터의 후속 질의에 응답하는 데 그 사용자의 이전의 판단들을 이용하는 프로세스의 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 질의에 응답하여 생성된 또 다른 검색 결과 페이지의 예이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 자신의 판단 데이터와의 사용자의 상호작용을 지원하는 인터페이스의 예이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 신뢰 네트워크를 정의하기 위한 사용자 인터페이스 페이지를 예시한다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 사회적 네트워크의 일부의 그래픽 표현이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 신뢰 네트워크 멤버들의 판단들을 검색 결과에 통합하는 프로세스 스텝들의 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 판단들에 대한 폴더 프라이버시 설정들을 예시한다.
도 14A-l4B는 본 발명의 실시예에 따른 공동체 승인 콘텐츠의 라이브러리(a library of community-approved content) 내에서의 검색을 위한 사용자 인터페이스 페이지들을 예시한다.
I. 개관
A. 네트워크 구현
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 클라이언트 시스템(20)을 포함하는 정보 검색 및 통신 네트워크(10)의 일반 개관을 예시한다. 컴퓨터 네트워크(10)에서, 클라이언트 시스템(20)은 인터넷(40), 또는 다른 통신 네트워크를 통하여, 예컨대, 임의의 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN) 접속을 통하여 임의의 수의 서버 시스템들(501 내지 50N)에 연결된다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이, 클라이언트 시스템(20)은 본 발명에 따라서 서버 시스템들(501 내지 50N) 중 어느 하나와 통신하여, 예컨대, 미디어 콘텐츠 및 웹 페이지와 같은 다른 정보를 액세스, 수신, 검색 및 표시하도록 구성된다.
도 1에 도시된 시스템 내의 몇몇 엘리먼트들은 여기서 상세히 설명할 필요가 없는 종래의 주지의 엘리먼트들을 포함한다. 예를 들면, 클라이언트 시스템(20)은 데스크톱 퍼스널 컴퓨터, 워크스테이션, 랩톱, 개인 휴대 정보 단말(PDA), 휴대폰(cell phone), 또는 직접적으로 또는 간접적으로 인터넷에 인터페이스 접속 가능한 임의의 WAP-인에이블(WAP-enabled) 디바이스 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 클라이언트 시스템(20)은 전형적으로 마이크로소프트사의 Internet Explorer(상표) 브라우저, Netscape Navigator(상표) 브라우저, Mozilla(상표) 브라우저, Opera(상표) 브라우저, 또는 휴대폰, PDA, 또는 다른 무선 디바이스의 경우 WAP-인에이블 브라우저 등과 같은 브라우징 프로그램을 실행하여, 클라이언트 시스템(20)의 사용자가 인터넷(40)을 통하여 서버 시스템들(501 내지 50N)로부터 이용 가능한 정보 및 페이지들을 액세스하고, 처리하고, 볼 수 있게 한다. 클라이언트 시스템(20)은 또한 전형적으로 서버 시스템들(501 내지 50N) 또는 다른 서버들에 의해 제공되는 페이지들, 폼들, 및 다른 정보와 관련하여, 디스플레이(예컨대, 모니터 화면, LCD 디스플레이 등) 상에 브라우저에 의해 제공되는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 인터페이스하기 위한, 키보드, 마우스, 터치 스크린, 펜 등과 같은 하나 이상의 사용자 인터페이스 디바이스(22)를 포함한다. 본 발명은 네트워크들의 특정한 전세계적인 인터네트워크를 나타내는 인터넷과 함께 사용하기에 적합하다. 그러나, 인터넷 대신에 또는 그에 더하여, 인트라넷, 엑스트라넷, 가상 사설 네트워크(VPN: virtual private network), 비(non)-TCP/IP 기반 네트워크, 임의의 LAN 또는 WAN 등과 같은 다른 네트워크들이 이용될 수도 있다는 것을 이해해야 할 것이다.
일 실시예에 따르면, 클라이언트 시스템(20) 및 그것의 모든 컴포넌트들은 Intel Pentium(상표) 프로세서, AMD Athlon(상표) 프로세서 등과 같은 중앙 처리 유닛 또는 다중 프로세서들을 이용하여 실행되는 컴퓨터 코드를 포함하는 애플리케이션을 이용하여 조작자 구성 가능(operator configurable)하다. 본 명세서에서 설명되는 바와 같이 데이터 및 미디어 콘텐츠를 통신하고, 처리하고, 표시하도록 클라이언트 시스템(20)을 운영 및 구성하기 위한 컴퓨터 코드는 바람직하게는 다운로드되어 하드 디스크에 저장되지만, 전체 프로그램 코드, 또는 그 부분들은 잘 알려져 있는 대로 ROM 또는 RAM과 같은 임의의 다른 휘발성 또는 불휘발성 메모리 매체에 저장될 수도 있고, 콤팩트 디스크(CD) 매체, 디지털 다용도 디스크(DVD) 매체, 플로피 디스크 등과 같이, 프로그램 코드를 저장할 수 있는 임의의 매체 상에 제공될 수도 있다. 또한, 전체 프로그램 코드, 또는 그 부분들은, 소프트웨어 소스로부터, 예컨대, 서버 시스템들(501 내지 50N) 중 하나로부터 인터넷을 통하여 클라이언트 시스템(20)으로 전송 및 다운로드되거나, 또는 임의의 다른 네트워크 접속(예컨대, 엑스트라넷, VPN, LAN, 또는 다른 종래의 네트워크들)을 통하여 임의의 통신 매체 및 프로토콜들(예컨대, TCP/IP, HTTP, HTTPS, 이더넷, 또는 다른 종래의 매체 및 프로토콜들)을 이용하여 전송될 수 있다.
본 발명의 양태들을 구현하기 위한 컴퓨터 코드는 C, C++, HTML, XML, 자바, 자바스크립트 등의 코드, 또는 클라이언트 시스템(20) 상에서 실행되거나 또는 클라이언트 시스템(20) 상에서 실행하기 위해 컴파일될 수 있는 임의의 다른 적당한 스크립팅 언어(예컨대, VBScript), 또는 임의의 다른 적당한 프로그래밍 언어일 수 있다. 일부 실시예들에서는, 클라이언트 시스템(20)에 어떠한 코드도 다운로드되지 않고, 필요한 코드가 서버에 의해 실행되거나, 또는 클라이언트 시스템(20)에 이미 존재하는 코드가 실행된다.
B. 검색 시스템
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 미디어 콘텐츠를 통신하기 위한 또 다른 정보 검색 및 통신 네트워크(110)를 예시한다. 도시된 바와 같이, 네트워크(110)는 클라이언트 시스템(120), 하나 이상의 콘텐츠 서버 시스템들(150), 및 검색 서버 시스템(160)을 포함한다. 네트워크(110)에서, 클라이언트 시스템(120)은 인터넷(140) 또는 다른 통신 네트워크를 통하여 서버 시스템들(150 및 160)에 통신 가능하게 연결된다. 위에서 논의된 바와 같이, 클라이언트 시스템(120) 및 그것의 컴포넌트들은 인터넷(140) 또는 다른 통신 네트워크를 통하여 서버 시스템들(150 및 160) 및 다른 서버 시스템들과 통신하도록 구성된다.
1. 클라이언트 시스템
일 실시예에 따르면, 클라이언트 시스템(120) 상에서 실행되는 클라이언트 애플리케이션(모듈(125)로서 표현됨)은 클라이언트 시스템(120) 및 그것의 컴포넌트들을 서버 시스템들(150 및 160)과 통신하고 또한 그로부터 수신된 데이터 콘텐츠를 처리하고 표시하도록 제어하기 위한 명령들을 포함한다. 클라이언트 애플리케이션(125)은 바람직하게는 원격 서버 시스템(예컨대, 서버 시스템(150), 서버 시스템(160) 또는 다른 원격 서버 시스템)과 같은 소프트웨어 소스로부터 클라이언트 시스템(120)으로 전송 및 다운로드되지만, 클라이언트 애플리케이션 모듈(125)은 위에서 논의된 바와 같이 플로피 디스크, CD, DYD 등과 같은 임의의 소프트웨어 기억 매체 상에 제공될 수 있다. 예를 들면, 일 양태에서, 클라이언트 애플리케이션 모듈(125)은 인터넷(140)을 통하여, 예를 들면, 임베드된 자바스크립트(embedded Javascript) 또는 액티브 X 컨트롤(Active X Control)과 같이, 각종 오브젝트, 프레임 및 윈도우에서 데이터를 조작하고 렌더링하기 위한 각종 컨트롤을 포함하는 HTHL 래퍼(wrapper)로 클라이언트 시스템(120)에 제공될 수 있다.
또한, 클라이언트 애플리케이션 모듈(125)은 검색 요구 및 검색 결과 데이터를 처리하기 위한 전문화된 검색 모듈(126), 텍스트 및 데이터 프레임 및 액티브 윈도우에서, 예컨대, 브라우저 윈도우 및 대화 박스(dialog boxes)에서 데이터 및 미디어 콘텐츠를 렌더링하기 위한 사용자 인터페이스 모듈(127), 및 클라이언트(120) 상에서 실행되는 각종 애플리케이션들과 인터페이스하고 통신하기 위한 애플리케이션 인터페이스 모들(128)과 같이, 데이터 및 미디어 데이터를 처리하기 위한 각종 소프트웨어 모듈들을 포함한다. 클라이언트 시스템(120) 상에서 실행되는 애플리케이션들로서, 본 발명의 양태들에 따라서 애플리케이션 인터페이스 모듈(128)이 바람직하게 인터페이스하도록 구성되는 각종 애플리케이션들의 예로는, 각종 이메일 애플리케이션, 인스턴트 메시징(IM) 애플리케이션, 브라우저 애플리케이션, 문서 관리 애플리케이션 및 그 밖의 애플리케이션들이 포함된다. 또한, 인터페이스 모듈(127)은 클라이언트 시스템(120) 상에서 구성된 디폴트(default) 브라우저 또는 상이한 브라우저와 같은 브라우저를 포함할 수 있다.
2. 검색 서버 시스템
일 실시예에 따르면, 검색 서버 시스템(160)은 검색 결과 데이터 및 미디어 콘텐츠를 클라이언트 시스템(120)에 제공하도록 구성되고, 콘텐츠 서버 시스템(150)은, 예를 들면, 검색 서버 시스템(160)에 의해 제공된 검색 결과 페이지들에서 선택되는 링크들에 응답하여, 웹 페이지와 같은 데이터 및 미디어 콘텐츠를 클라이언트 시스템(120)에 제공하도록 구성된다. 일부 변형예에서, 검색 서버 시스템(160)은 콘텐츠뿐만 아니라, 또는 그 대신에, 콘텐츠에의 링크들 및/또는 다른 참조들을 반환한다. 검색 서버 시스템은 사용자로부터 질의를 수신하고 그에 대한 검색 결과 데이터를 생성하도록 구성된 질의 응답 모듈(162)뿐만 아니라, 아래에서 설명되는 바와 같이, 검색 결과와의 사용자 상호작용을 검출하고 그에 응답하도록 구성된 사용자 판단 모듈(164)을 포함한다.
일 실시예에서 질의 응답 모듈(162)은, 예컨대, 페이지들, 페이지들에의 링크들, 인덱스된 페이지들의 콘텐츠를 나타내는 데이터 등으로 채워지는(populate) 각종 페이지 인덱스들(170)을 참조한다. 페이지 인덱스들은 자동 웹 크롤러(automatic web crawler)(172), 및/또는 각종 스파이더 등을 포함하는 각종 수집 기술들은 물론, 웹 페이지들을 분류하고 계층적 구조 내에서 순위 매김하기 위한 수동 또는 반자동 분류 알고리듬들 및 인터페이스들에 의해 생성될 수 있다. 이들 기술들은 검색 서버 시스템(160) 상에서 또는 페이지 인덱스(170)를 생성하고 검색 서버 시스템(160)이 그것을 이용할 수 있게 하는 별도의 시스템(도시되지 않음)에 서 구현될 수 있다. 각종 페이지 인덱스 구현들 및 포맷들이 당업계에 공지되어 있고 페이지 인덱스(170)용으로 이용될 수 있다.
일 실시예에서 질의 응답 모듈(162)은 또한 개인화(personalization) 데이터베이스(166)를 참조한다. 종래의 데이터베이스 기술들을 이용하여 구현될 수 있는 개인화 데이터베이스(166)는 특정 웹 페이지들 또는 사이트들의 장점들에 대한 판단들(예컨대, 긍정적 및/또는 부정적 평가들)의 레코드들을 포함하고, 각 판단은 특정 사용자와 관련되어 있다. 예를 들면, 사용자 식별자, URL, 및 사용자에 의해 URL에 주어진 평가 스코어(rating score)가 데이터베이스 레코드에 저장될 수 있다. 개인화 데이터베이스(166)에 저장될 판단 데이터의 수집 및 판단 데이터 포맷들은 아래에서 설명된다.
질의 응답 모듈(162)은 클라이언트 시스템으로부터, 특히 검색 모듈(126)로부터 수신된 각종 검색 요구들(질의들)에 응답하여 데이터를 제공하도록 구성된다. 여기에서 사용될 때, "질의(query)"라는 용어는 페이지 인덱스(170)에 의해 인덱스되는 웹(또는 다른 집성을 검색함으로써 만족될 수 있는 검색 서버(160)에 대한 사용자로부터의(예컨대, 클라이언트(120)를 통한) 임의의 요구를 포함한다. 일 실시예에서, 사용자에게는 검색 모듈(126)을 통하여 검색 인터페이스가 제시된다. 이 인터페이스는 사용자가 질의를 입력할 수 있는(예컨대, 타이핑에 의해) 텍스트 박스, 미리 정해진 질의들로부터 선택하기 위한 체크 박스들 및/또는 라디오 버튼들, 사용자가 전체 검색 집성의 미리 정해진 서브세트로(예컨대, 특정 웹 사이트들 또는 페이지 인덱스(170) 내의 카테고리 서브선택(categorical subselection)으로) 제한할 수 있게 하는 디렉터리 또는 다른 구조 등을 포함할 수 있다. 임의의 검색 인터페이스가 사용될 수 있다.
질의 응답 모듈(162)은 유리하게는 주어진 질의에 대하여 웹 페이지들을 처리하고 순위 매김하는(예컨대, 질의 내의 검색 용어들의 발생 패턴들에 의해 측정된 논리적 관련성(logical relevance); 질의 용어들 및/또는 특정 페이지들 또는 사이트들과 관련된 컨텍스트 식별자들; 페이지 스폰서십; 다수의 페이지들로부터 수집된 접속성(connectivity) 데이터 등의 조합에 기초하여) 검색 관련 알고리듬들로 구성된다. 예를 들면, 질의 응답 모듈(162)은 수신된 질의를 구문분석(parse)하여 하나 이상의 키워드들을 추출한 다음, 그 키워드들을 이용하여 페이지 인덱스(170)에 액세스함으로써, 적중들의 리스트를 생성할 수 있다. 그 후 질의 응답 모듈(162)은 하나 이상의 순위 매김 알고리듬들을 이용하여 적중들을 순위 매김할 수 있고, 일부 실시예들에서 순위 매김 알고리듬들은 종래의 순위 매김 알고리듬들을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에서, 질의 응답 모듈(162)은 또한 개인화 데이터베이 스(166)에 액세스하여 현재의 질의를 입력한 사용자와 관련된 판단 정보를 검색하고 그러한 판단 정보를 질의 결과들에 통합하도록 구성된다. 예를 들면, 일 실시예에서, 질의 응답 모듈(162)은 해당 사용자에 의해 사전에 입력된 특정 사이트들 에대한 호의적인(긍정적인) 사용자 판단들 또는 평가들에 기초하여 별도의 "우대(favored)" 결과들의 리스트를 생성한다. 다른 실시예에서, 질의 응답 모듈(162)은 특정 사이트들에 대한 사용자의 판단 또는 평가들을 검색 결과들의 순위 매김에 통합한다. 또 다른 실시예에서, 질의 응답 모듈(162)은 특정 사이트들에 대한 비호의적인(부정적인) 사용자 판단들 또는 평가들을 이용하여 결과들의 리스트로부터 적중을 탈락(drop)시킬지를 판정한다.
또한, 질의 응답 모듈(162)은 질의하는 사용자의 "신뢰 네트워크"의 멤버들인 다른 사용자들과 관련된 판단 정보에도 액세스할 수 있다. 신뢰 네트워크 멤버들로부터의 판단들도, 후술되는 바와 같이, 검색 결과들의 순위 매김 및 우대 결과들의 리스트의 생성에 통합될 수 있다.
사이트 또는 페이지에 대한 사용자의 개인적인 평가는 다양한 방법으로 입력될 수 있다. 일부 실시예들에서, 검색 결과 데이터는 링크들(적중들)의 리스트로서 제시되고, 예컨대, 페이지 또는 사이트 타이틀, 해당 페이지의 콘텐츠로부터의 하나 이상의 발췌(excerpts)(예컨대, 검색 용어들이 나오는 컨텍스트를 보여주는), 및 콘텐츠의 캐싱된 사본(cached copy)에의 링크와 같은 다른 옵션들을 포함할 수 있다. 결과 데이터는 또한 사용자가 미리 정의된 스케일로(예컨대, 승인(thumbs-up) 또는 거절(thumbs-down), 0에서 4개까지의 별, 1에서 10까지의 수치 평가 등) 사이트를 평가할 수 있게 하는 버튼들 또는 다른 인터페이스 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 사용자가 인터페이스 엘리먼트를 조작하여 사이트를 평가할 경우, 사용자 판단 모듈(164)은 사용자로부터 새로운 판단 데이터를 수신하고 개인화 데이터베이스(166)를 업데이트한다. 일 실시예에서, 사용자 판단 모듈(164)은 또한 새로운 판단 데이터에 응답하여 결과 페이지의 자동 리프레시를 개시한다. 이 리프레시 동작 중에, 결과 페이지에 리스트된 적중들은 새로운 판단을 이용하여 다시 순위 매김(rerank)될 수 있고, 새로운 순위 매김을 반영하는 업데이트된 페이지가 사용자에게 전송된다. 만일 새로운 평가가 호의적이면, 새로운 페이지는 "우대" 결과들의 사이에 새로이 평가된 사이트를 리스트할 수도 있다. 따라서, 사용자의 새로운 판단들은 현재의 검색의 표시된 결과들에 즉시 영향을 미칠 수 있을 뿐만 아니라, 장래의 검색들의 결과들을 순위 매김하는 데 사용하기 위해 저장될 수 있다.
사용자 판단과 같은 개인화 특징들을 가능케 하기 위하여, 검색 서버(160)는 유리하게는 사용자 로그인 특징을 제공한다. 사용자 식별 및 인증을 가능케 하기 위한 각종 옵션들(예컨대, 각 사용자에게 고유 사용자 ID를 제공하고 사용자가 이 정보를 입력하기 위한 인터페이스를 제공하는 등)은 당업계에 공지되어 있고 본 발명의 실시예들과 관련하여 사용될 수 있다. 일단 사용자가, 예컨대 로그인함으로써, 그 자신을 확인하면, 사용자는 후술하는 바와 같이 사용자 판단 모듈(164)과 인터페이스함으로써 개인 판단 정보를 입력 및/또는 업데이트할 수 있다. 또한, 로그인한 사용자에 의해 입력된 각 질의는 그 사용자에 대한 고유 사용자 ID와 관련될 수 있고, 그 사용자 ID에 기초하여, 질의 응답 모듈(162)은 개인화 데이터베이스(166)에 액세스하여 사용자의 저장된 판단 정보를 그 사용자의 질의들에 대한 응답들에 통합할 수 있다.
주어진 사용자로부터의 질의에 응답하는 데 그 사용자 자신의 판단들을 이용하는 것에 더하여, 질의 응답 모듈(162)은 또한 페이지 또는 사이트에 대한 판단을 제공한 모든 사용자로부터 얻어진 집합 판단(aggregate Judgment)(예컨대, 평균 평가)를 이용할 수 있다. 주어진 페이지에 대한 그러한 집합 판단 데이터는, 예컨대, 페이지 인덱스(170)에 저장되고, 질의 응답 모듈(162)에 의해 질의에 응답하여 적중들을 순위 매김하는 데 이용될 수 있다. 집합 판단 데이터는 규칙적인 간격으로, 예컨대, 매일 또는 매시간마다, 개인화 데이터베이스(166)로부터 업데이트들을 획득함으로써 업데이트될 수 있다. 대안적으로, 사용자 판단 모듈(164)은 판단 데이터를 수신된 그대로 집합자(aggregator) 모듈(도시되지 않음)에 전송할 수 있고, 집합자 모듈은 집합 판단 데이터를 업데이트하고 그 업데이트들을 대략 실시간으로 페이지 인덱스(170)에 저장할 수 있다.
또한, 질의 응답 모듈(162)은 질의하는 사용자가 속하는 공동체의 멤버들인 다른 사용자들로부터의 판단 데이터 또는 질의하는 사용자가 신뢰 네트워크를 경유하여 링크되는 다른 사용자들로부터의 판단 데이터를 이용할 수도 있다. 주어진 페이지 또는 사이트에 대한 집합 신뢰 네트워크 판단이 계산되어 질의들에 응답하는 데 이용될 수 있다.
본 명세서에서 기술된 검색 시스템은 예시적인 것으로 변형 및 수정이 가능하다는 것을 알 것이다. 콘텐츠 서버 및 검색 서버 시스템은 단일 조직, 예컨대 야후! 인크(Yahoo! Inc.)가 사용자들에게 제공하는 것과 같은 분산(distributed) 서버 시스템의 부분일 수도 있고, 또는 다른 조직들의 부분일 수도 있다. 각 서버 시스템은 일반적으로 적어도 하나의 서버 및 관련 데이터베이스 시스템을 포함하고, 다수의 서버들 및 관련 데이터베이스 시스템들을 포함할 수도 있고, 비록 단일 블록으로서 도시되어 있지만, 지리적으로 분산될 수도 있다. 예를 들면, 검색 서버 시스템의 모든 서버들은 서로 근접하여 배치될 수도 있고(예컨대, 단일 건물 또는 캠퍼스 내에 배치된 서버 팜(server farm) 내에서), 또는 서로 멀리 떨어진 위치들에 분산될 수도 있다(예컨대, 하나 이상의 서버들은 도시 A에 배치되고 하나 이상의 서버들은 도시 B에 배치되는 식으로). 따라서, 여기에서 사용될 때, "서버 시스템"은 전형적으로 국부적으로 또는 하나 이상의 지리적 위치들을 가로질러 분산된 하나 이상의 논리적으로 및/또는 물리적으로 접속된 서버들을 포함한다. 또한, 본 명세서에서 기술된 질의 응답 모듈 및 사용자 판단 모듈은 동일 서버에서 또는 서로 다른 서버들에서 구현될 수 있다.
검색 서버 시스템은 하나 이상의 페이지 인덱스들 및 그 페이지 인덱스(들)에 액세스하고 클라이언트 시스템들로부터 수신된 검색 질의들에 응답하여 사용자들에게 검색 결과들을 제공하기 위한 알고리듬들로 구성될 수 있다. 검색 서버 시스템은 페이지 인덱스들을 스스로 생성할 수도 있고, 다른 소스(예컨대, 별도의 서버 시스템)로부터 페이지 인덱스들을 수신할 수도 있고, 또는 다른 소스로부터 페이지 인덱스들을 수신하여 그것에 대한 추가 처리(예컨대, 각종 페이지 정보의 부가 또는 업데이트)를 수행할 수도 있다.
Ⅱ. 사용자 판단 통합
A. 사용자 판단 수집
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자들은 검색 서버(160)와 상호작용하여 사용자 판단 모듈(164)을 통하여 검색 결과 페이지들을 평가할 수 있다. 이 판단들은 긍정적일 수도 있고 부정적일 수도 있다. 위에서 지적한 바와 같이, 이들 판단(본 명세서에서는 평가(ratings)라고도 함)은 개인화 데이터베이스(166)에 저장되어 해당 사용자가 입력한 현재의 또는 장래의 질의들에 응답하는 데 이용된다. 일부 실시예들에서, 판단 데이터는 후술되는 바와 같이 각종 개별화(customize)된 검색 서비스들을 제공하기 위해 이용될 수도 있다.
본 발명의 각종 실시예들에서, 판단 데이터는 질의에 응답하는 평가들, 툴바를 통하여 수신되는 평가, 및 다른 사용자들로부터, 예컨대, 이메일 또는 인스턴스 메시징(IM) 프로그램들을 통하여 임포트(import)되는 판단 데이터를 포함한, 각종의 방법으로 사용자들로부터 수집될 수 있다.
바람직한 실시예들에서, 사용자들에게는 그들의 질의에 응답하여 반환되는 페이지들 또는 사이트들을 평가하는 옵션이 제공된다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 평가 특징들을 제공하는 검색 결과 페이지(300)의 예를 보여준다. 결과 페이지(300)는 사용자의 질의에 응답하여 질의 응답 모듈(162)에 의해 생성될 수 있다. 이 실시예에서, 결과 페이지(300)는 배너 섹션(302)을 포함한다. 페이지 식별 정보에 더하여, 결과 페이지(300)는 배너 섹션(302)은 편집 가능한 형태로 현재의 질의(예컨대, "chinese restaurants sunnyvale ca")를 보여주는 검색 박스(304)와 함께 사용자가 그 질의를 변경하고 새로운 검색을 실행하는 것을 가능하게 하는 검색 버튼(306)을 포함한다. 이들 특징들은 일반적으로 종래의 디자인으로 될 수 있다.
섹션(308)은 사용자가 사전에 호의적인(긍정적인) 평가를 부여한 적중들이 표시되는 개인화된 결과 영역("My Results")이다. 이 예에서는, 사용자가 적중들 중의 어느 것에도 사전에 호의적인 평가를 부여하지 않았기 때문에 섹션(308)이 비어 있다.
섹션(310)은 적중들의 일부 또는 전부를 질의 응답 모듈(162)에 의해 판정된 순위에 기초한 순으로 표시한다. 이 순위를 생성하기 위해 종래의 순위 매김 알고리듬들이 이용될 수 있다. 섹션(310) 내의 각 엔트리(312)는 적중들 중 하나에 대응하고 해당 페이지(또는 사이트)의 타이틀 및 그 페이지의 콘텐츠로부터의 간결한 발췌(또는 요약)를 포함한다. 발췌 또는 요약은 종래의 기법들을 이용하여 생성될 수 있다. 해당 사이트의 URL(uniform resource locator)도 표시된다. URL 아래에는 평가 버튼들(314)이 있다. 페이지(300)를 보면서, 사용자는 버튼들(314) 중 적당한 하나를 클릭함으로써 해당 사이트에 긍정적인("승인") 또는 부정적인("거절") 평가를 부여할 수 있다. 버튼들(314)은 또한 사용자가 이전의 긍정적인 또는 부정적인 평가를 클리어(clear)하기 위해 클릭할 수 있는 "none" 버튼을 포함한다. 여러 가지 다른 평가 방식들 및 평가 버튼들이 구현될 수 있다는 것을 이해해야 할 것이다.
도 4는 사용자가 평가 버튼들(314)을 이용하여 판단 정보를 입력할 수 있는 프로세스(400)의 흐름도이다. 스텝 400에서, 평가 버튼들(314)을 포함하는 결과 페이지(300)(또는 다른 적당한 결과 페이지)가 사용자에게 제공된다. 스텝 402에서, 표시된 적중들 중의 하나에 대한 평가 버튼들(314) 중의 하나에 대한 사용자의 활성화가 검출된다. (사용자는 사이트를 방문한 다음 결과 페이지(300)로 되돌아가서 그것을 평가할 수도 있고, 또는 사용자는 먼저 사이트에 방문하지 않고 페이지를 평가할 수도 있다.) 스텝 404에서, 사용자의 ID가 알려져 있는지, 예컨대, 사용자가 로그인되었는지가 판정된다. 그렇지 않다면, 스텝 406에서, 사용자 식별 절차(예컨대, 종래의 로그인 절차)가 개시된다.
일단 사용자의 ID가 알려지면, 스텝 408에서, 새로운 판단 레코드가 생성된다. 판단 레코드에 대한 다양한 포맷들이 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 판단 레코드는 다음의 필드들을 포함한다.
- URL: 평가되고 있는 페이지 또는 사이트의 URL.
- 타이틀( Title): HTML 필드로부터 얻어지거나 사용자에 의해 공급될 수 있는 페이지 또는 사이트의 타이틀.
- 앱스트랙트(Abstract): 페이지 또는 사이트의 요약. 이 요약은 종래의 기법들을 이용하여 자동으로 생성될 수 있다.
- 작성자( Author ): URL을 평가한 사용자에 대한 식별자. 이것은, 예컨대, 로그인명(login name)일 수 있다.
- 호스트 플래그( Host flag): 평가가 페이지에 적용되어야 하는지 전체 사이트에 적용되어야 하는지에 대한 지시(indication). 예를 들면, http://www.domain.tld/의 사이트에 대한 평가는 참(true)으로 설정된 호스트 플래그를 가질 것이고, http://www.domain.tld/adirectory/apage.html의 단일 페이지에 대한 평가는 거짓(false)으로 설정된 호스트 플래그를 가질 것이다. 이 플래그는 후술되는 바와 같이 단일 페이지에 대한 평가들을 전체 사이트에 대한 평가와는 다르게 취급하기 위해 사용될 수 있다.
- 리퍼럴(Referral): 사용자가 어떻게 해당 페이지(또는 사이트)에 도착하였는지에 관한 컨텍스트 정보(contextual information). 검색 결과 페이지들을 통하여 생성된 판단 레코드들의 경우에, 리퍼럴(referral)은 그에 응답하여 결과 페이지가 생성된 질의를 포함할 것이다. 다른 소스들로부터 생성된 판단 레코드들에 대한 리퍼럴 정보의 예들은 후술된다.
- 올드 리퍼럴 ( Old Referral ): 사용자가 해당 페이지 또는 사이트를 평가한 하나 이상의 사례들(instances)에 관한 컨텍스트 정보. 이 필드는 또한 이전의 평가를 저장할 수도 있다.
- 타임스탬프(Timestamp): 엔트리가 생성되거나 최종 업데이트된 때의 지시(예컨대, YYYY-MM-DD HH:MM:SS 포맷).
- 스코어(Score): 해당 URL에 대한 사용자의 평가를 반영하는 수치 값. 일 실시예에서, -2의 스코어는 부정적인(거절) 평가에 대응하고, +2는 긍정적인(승인) 평가에 대응하고, 제로는 중립(무(none)) 평가에 대응한다. 다른 스코어링 시스템들이 사용될 수도 있다(예컨대, 별의 개수, 1에서 10까지의 평가 등).
- 디스크립션(Description): 페이지 또는 다른 정보에 대한 자유로운 텍스트 기술 또는 주석. 이 필드는 처음에는 공백이고 후술되는 바와 같이 사용자에 의해 채워질 수 있다. 예를 들면, 사용자는 프로세스(400)의 스텝 408 동안에 디스크립션을 입력하도록 프롬프트를 받을 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 후술되는 바와 같이 다른 때에 그 디스크립션을 편집할 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자는 그 디스크립션 내에 구조화된 텍스트를 포함시키도록 허용될 수 있다. 예를 들면, 미리 정의된 주석 태그들의 계층 구조 또는 다른 세트가 정의될 수 있고, 사용자는 이들 태그들을 원하는 대로 적용할 수 있다. 다른 실시예에서는, 미리 정의된 속성-값 쌍들이 이용될 수 있다. 또 다른 실시예에서는, XML 또는 유사한 마크업 언어를 이용한 구조화된 데이터가 용인될 수 있다.
이러한 리스팅은 예시적인 것으로 상이한 필드들을 갖는 다른 판단 레코드들이 이용될 수도 있다는 것을 이해해야 할 것이다. 예를 들면, 판단 레코드는 페이지의 전문(full text) 또는 전문으로부터 추출된 키워드들의 세트를 저장할 수 있다. 다른 실시예에서, 검색 서버(160)는 페이지 또는 사이트를 카테고리 분류할 수 있고, 해당 카테고리 데이터가 판단 레코드의 부분으로서 저장될 수 있다.
평가되는 페이지 또는 사이트에 관한 다른 데이터도 판단 레코드 내에 수집되어 사용자가 계속해서 브라우즈하면서 업데이트될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 평가되는 페이지 또는 사이트를 방문하는 횟수를 카운트하기 위해 카운터가 제공될 수도 있고, 평가되는 페이지 또는 사이트에의 가장 최근의 방문 시간을 지시하기 위해 "최종 방문(last visited)" 타임스탬프가 제공될 수도 있다.
사용자 판단 레코드들은 개인화 데이터베이스(166)에 저장하기에 적합한 임의의 포맷으로 포맷팅될 수 있다. 일 실시예에서, 판단 레코드는 적어도 URL 및 작성자(author) 필드들에 의해 액세스 가능하다.
스텝 410에서는, 새로운 판단 레코드가 개인화 데이터베이스(166)에 부가된다. 스텝 412에서는, 새로운 판단 정보를 반영하는 새로운 결과 페이지가 생성되어 사용자에게 전송된다.
예를 들면, 사용자가 "chinese restaurant sunnyvale ca"라는 질의를 입력하고 도 3에 도시된 페이지를 본다고 가정하자. 또한 사용자가 엔트리(316)("Wes at Home")가 이 화제(topic)에 관한 유용한 정보 소스임을 결정한다고 가정하자. 사용자는 "승인(thumbs up)" 버튼(318)을 클릭하여 이 페이지에 호의적인 평가를 부여함으로써, 프로세스(400)(도 4)를 개시할 수 있다. 이 판단 정보는 개인화 데이터베이스(166)에 부가될 것이고, 페이지(300)는 업데이트되어 다시 표시될 것이다. 도 5A는 이러한 일련의 이벤트들에 응답하여 생성될 수 있는 업데이트된 결과 페이지(500)를 보여준다. 페이지(500)는 일반적으로 도 3의 페이지(300)와 유사하다. 그것은 "My Results" 섹션(508)이 더 이상 비어 있지 않다는 점에서 상이하고; 그것은 이제 호의적으로 평가된 적중을 표시한다. 또한, 새로이 평가된 사이트에의 링크(516)가 그것의 평가를 반영하도록 하이라이트 표시되었다. 이 실시예에서는, 호의적인 평가가 메인 검색 결과 리스팅(510) 내의 사이트들의 순위 매김에 영향을 미치지 않는다; 다른 실시예에서는, 다시 순위 매김(re-ranking)이 행해져서, 호의적으로 평가된 사이트들은 순위에서 위로 이동하는 경향이 있고 비호의적으로 평가된 사이트들은 아래로 이동하는 경향이 있을 수 있다.
사용자가 페이지 또는 사이트에 부정적인(비호의적인) 평가를 부여할 경우, 해당 엔트리도, 도 5B에서 엔트리(550)로 예시된 바와 같이, 하이라이트 표시될 수 있다. 긍정적인 평가에서처럼, 평가를 입력하는 사용자의 행위에 응답하여 해당 페이지에 부정적 하이라이트 표시(negative highlighting)가 부가된다. (별 또는 1-10 평가의 경우에, 긍정적 및 부정적 평가들은 적당한 임계 스코어를 참조하여 정의될 수 있다; 따라서, 부정적인 평가가 음수일 필요는 없다.) 하이라이트 표시를 위한 디자인은 여기에서 도시된 박스들과 다를 수 있다; 어떤 하이라이트 표시 방식이 이용되든지 비호의적으로 평가된 적중들과 호의적으로 평가된 적중들에 대한 표시(marking)들이 사용자가 양자를 쉽게 인지할 수 있을 만큼 시각적으로 상이하도록 디자인되어야 한다. (여기에서 보여지는 모든 평가들은 단지 예시를 위한 것일 뿐 임의의 실제 웹 사이트 또는 페이지에 대한 어떠한 의견, 추천(endorsement), 또는 비방(disparagement)도 암시하고자 하는 것이 아님을 이해해야 할 것이다.)
일부 실시예들에서, 사용자는 사용자의 옵션으로 사이트마다 또는 페이지마다 판단 정보를 입력할 수 있다. 예를 들면, 도 6은 페이지 또는 전체 사이트를 평가하는 옵션이 제공되는 대안적인 인터페이스 포맷을 예시한다. 위에서 설명된 판단 레코드 포맷을 참조하여, 사용자가 전체 사이트를 평가하는 경우에는, 호스트 플래그(Host flag)가 참으로 설정될 것이고; 사용자가 페이지만 평가하는 경우에는, 호스트 플래그가 거짓으로 설정될 것이다. 도 6에 도시된 평가 인터페이스에 대한 대안으로서, 도 3의 평가 인터페이스가 이용될 수도 있고; 사용자가 평가 버튼들 중 하나를 클릭한 후에, 사용자에게 페이지를 평가할지 또는 사이트를 평가할지를 선택하도록 프롬프트하기 위해 팝업 대화 박스 또는 새로운 페이지로의 임시 리다이렉션(redirection)이 이용될 수 있다.
다른 실시예들에서, 사용자들은 다른 방식으로 판단 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 검색 제공자에게로의 판단 데이터의 통신을 가능하게 하는 툴바와 같은 영구적 인터페이스를 이용하여 그가 보고 있는 임의의 페이지 또는 사이트를 평가하는 것이 가능할 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자는 다른 사용자로부터의 평가 데이터를 임포트하는 것이 가능할 수 있다. 그러한 실시의 예들은 위에서 언급된 가출원 번호 60/614,232에서 상세히 기술되어 있다.
B. 사용자 판단 정보의 이용
본 발명의 양태들에 따르면, 사용자 판단 데이터는 사용자의 관심을 끄는 정보를 수집하고 찾는 그 사용자의 능력을 향상시키기 위해 다양한 방식으로 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자가 결과 페이지를 보면서 입력한 판단 데이터는 장래의 이용을 위해 그 정보를 개인화 데이터베이스(166)에 저장하는 것에 더하여, 현재의 질의에 대하여 표시된 결과들을 업데이트하기 위해 실시간으로 이용된다. 사용자 판단 데이터는 질의 응답을 향상시키기 위해 다양한 방식으로 이용될 수 있다. 예를 들면, 호의적으로 평가된 적중들의 별도의 리스트가 검색 결과들에 포함될 수도 있고, 호의적으로 또는 비호의적으로 평가된 적중들이 결과 리스트에서 하이라이트 표시될 수도 있고, 평가 데이터가 검색 적중들을 순위 매김하는 데의 요소로서 이용될 수도 있다.
도 7은 사용자의 사전에 저장된 판단 데이터를 그 사용자로부터의 현재의 질의에 대한 응답에 통합하기 위해 질의 처리 모듈(162)(도 2)에서 구현될 수 있는 프로세스(700)의 흐름도이다. 스텝 702에서, 질의가 수신된다. 스텝 704에서, 그 질의에 대응하는 적중들의 리스트가, 예컨대, 페이지 인덱스(170)(도 2)로부터 획득된다. 스텝 706에서는, 질의 처리 모듈(162)이 그 적중들을 종래의 알고리듬들을 이용하여 순위 매김한다.
스텝 708에서, 질의 처리 모듈(162)은 이 사용자에 대한 사용자 식별자가 알려져 있는지(예컨대, 사용자가 로그인하였는지)를 판정한다. 그렇지 않다면, 질의 처리 모듈(162)은 스텝 710에서 개인화 없이 그 사용자에게 결과 페이지를 송신하여, 사용자들이 로그인하지 않고서 또는 어떤 식으로든 검색 서버(160)에 등록되지 않고서 검색을 수행하고 결과들을 획득할 수 있게 할 수 있다. 스텝 708에서 사용자가 알려져 있다면, 결과 페이지는 개인화 데이터베이스(166) 내의 정보에 기초하여 해당 사용자에 대하여 개별화된다.
더 구체적으로는, 스텝 712에서, 질의 응답 모듈(162)은 사용자 식별자를 개인화 데이터베이스(166)에 제공하고 해당 사용자에 의해 작성된 판단 레코드들을 획득한다. 스텝 714에서는, 검색된 판단 레코드들의 URL들을 적중들의 URL들과 비교하여 사용자가 사전에 판단들을 입력한 URL들과 일치하는 임의의 적중들을 검출한다. "호스트 플래그(Host flag)"가 참으로 설정되는 판단들에 대해서는, 적중 URL(예컨대, http://www.domain.tld/)의 호스트명 부분이 판단 레코드에 저장된 URL의 호스트명 부분과 일치하면 일치(match)(본 명세서에서는 "부분 일치(partial match)"로 불림)가 검출된다. 그렇지 않다면, 판단 URL과 적중 URL 간의 "정확한(exact)" 일치가 요구된다. 각 일치에 대하여, 스텝 716에서, 예컨대, 판단 레코드의 "스코어(Score)" 필드를 참조하여 판단이 호의적인(긍정적인)지가 결정된다. 만일 그렇다면, 그 적중은 우대 결과(favored results)("My Result") 리스트에 추가된다.
스텝 720에서, 적중들과 판단들 간의 비교가 완료된 후에, 선택적으로 결과 리스트는 판단 정보를 이용하여 다시 순위 매김된다. 예를 들면, 종래의 순위 매김 알고리듬을 이용하여 각 적중에 대하여 (그것이 판단과 일치하든 일치하지 않든) 베이스 스코어(base score)가 생성될 수 있다. 판단과 일치하는 적중들에 대해서는, 판단의 스코어 값으로부터 "보너스"가 결정될 수 있다. 이 보너스는 유리하게는 호의적으로 평가된 사이트들은 순위에서 위로 이동하는 경향이 있고 비호의적으로 평가된 사이트들은 아래로 이동하는 경향이 있도록 정의된다. 예를 들면, 낮은 스코어가 더 낫다면, 호의적인 평가에 대한 보너스는 음수로서 정의될 수 있고 비호의적인 평가에 대한 보너스는 양수로서 정의될 수 있다. 일부 실시예들에서, 부분 URL 일치들에는 정확한 URL 일치들보다 더 작은 보너스가 주어질 수 있다. 평가되지 않은 사이트들은 아무런 보너스도 받지 않을 것이다. 이 보너스를 베이스 스코어에 (대수적으로) 가산하여 각 적중에 대한 최종 스코어를 결정하고, 다시 순위 매김은 그 최종 스코어에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 스텝 720에서의 다시 순위 매김은 표시될 적중들의 리스트로부터 비호의적으로 평가된 사이트들과 일치하는 적중들을 탈락시키는 것을 포함할 수도 있다. 그러한 실시예들에서, 사용자에게 송신되는 검색 결과 페이지는 비호의적인 평가로 인해 탈락된 적중들의 수의 지시(indication) 및/또는 사용자가 비호의적으로 평가된 적중들이 포함된 채로 표시된 검색 결과들을 볼 수 있게 하는 "모든 적중 보기(Show all hits)" 버튼(또는 다른 컨트롤)을 포함할 수 있다. 또 다른 변형은 사용자가 비호의적으로 평가된 적중들만을 보기 위한 링크를 클릭할 수 있게 한다.
스텝 722에서는, "My Results' 리스트가 순위 매김된다. 일 실시예에서, 이 순위 매깅은, 예컨대, 위에서 설명한 바로 그 최종 스코어를 이용하여 행해질 수 있다. 다른 실시예에서, "My Results" 리스트 내의 적중들은 사용자 평가에 의해 소팅(sort)될 수 있고; 동일한 평가를 갖는 적중들은 위에서 설명한 베이스 스코어에 따라서 더 소팅될 수 있다. 스텝 710에서는 결과 페이지, 이 경우에 개인화된 "My Results" 섹션을 포함하는 결과 페이지가 사용자에게 송신된다.
프로세서(700)의 예시로서, 도 5에 도시된 페이지에 이르는 일련의 이벤트들이 발생하였고 "Wes at Home" 페이지의 사용자의 순위 매김에 대하여 판단 레코드가 생성되었다고 가정하자. 나중의 어느 시간에(예컨대, 그날 나중 시간에, 다음 주에, 한 달 후에), 동일한 사용자가 다른 질의, "sushi sunnyvale ca"를 입력한다. "Wes at Home" 페이지도 새로운 질의에 대한 적중이라고 가정하여, 도 8에 도시된 것과 같은 결과 페이지(800)가 생성될 수 있다. 이 경우, 비록 그 페이지가 섹션(810)을 생성하기 위해 이용되는 순위 매김 방식 하에서 상위 10개(top ten) 적중들을 이루지 못했다 하더라도, "My Results" 섹션(808)은 "Wes at Home" 페이지를 포함한다.
이 실시예에서, 사용자들은 다른 사용자들의 순위 매김의 어떠한 효과도 보지 않는다는 것을 이해해야 할 것이다. 예를 들면, 도 8에 도시된 페이지에 이르는 이벤트들 후에, 다른 사용자가 "chinese restaurant sunnyvale ca"라는 질의를 입력한다고 가정하자. 이 제2의 사용자는 "My Results" 리스트에서 또는 다른 방법으로 하이라이트 표시된 "Wes at Home" 페이지를 보지 못할 것이다(그 제2의 사용자가 그 사이트도 평가하지 않았다면).
다른 실시예들에서는, 다른 사용자들의 판단에 관한 정보가 이용될 수도 있다. 예를 들면, 서로 다른 사용자들에 의해 동일 페이지 또는 사이트에 할당된 평가를 평균하여 해당 페이지 또는 사이트에 대한 "글로벌(global)" 스코어를 생성할 수 있다. 하나의 그러한 실시예에서, 검색 서버(160)는 URL에 의해 개인화 데이터 베이스(166) 내의 판단 레코드들을 검색하는 알고리듬을 주기적으로(예컨대, 하루에 한 번) 실행하여 임의의 사용자가 해당 URL을 갖는 페이지 또는 사이트에 할당하였을 수 있는 모든 평가들을 수집한다. 그 후 이들 평가들을 평균하여 해당 페이지 또는 사이트에 대한 글로벌 스코어를 결정하고, 그 스코어는 캐싱(cache)될 수 있다.
글로벌 스코어들은 다양한 방식으로 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 페이지 또는 사이트의 글로벌 스코어는 그 페이지 또는 사이트에 대한 URL이 주어진 검색에 대한 적중과 일치할 경우 검색 결과 순위 매김 알고리듬에서 한 요소로서 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 글로벌 스코어는, 그 글로벌 스코어가 페이지 순위 매김에 이용되는지에 관계없이, 사용자 자신의 평가(사용자가 평가를 주었다면)와 함께, 검색 결과 페이지 상의 각 적중의 옆에 표시될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 글로벌 스코어를 보이거나(show) 숨기는(hide), 및/또는 검색 적중들을 순위 매김할 때 글로벌 스코어를 이용하거나 무시하는 옵션을 가질 수 있다. 그러한 옵션들에 대한 컨트롤들이 검색 결과 페이지 상에 포함될 수 있다.
또한, 사용자가 정의된 신뢰 네트워크를 갖고 있다면, 그 신뢰 네트워크의 멤버들로부터의 스코어들을 순위를 수정하고 및/또는 우대 결과들의 리스팅을 생성하기 위해 이용될 수 있다. 신뢰 네트워크에 관련된 본 발명의 양태들은 후술된다.
C. 판단 레코드에의 사용자 인터페이스
본 발명의 일부 실시예들은 사용자가 자신의 개인적인 판단 정보와 상호작용하는 것을 가능하게 하는 추가 특징들을 제공한다. 예를 들면, 사용자에게, 예컨대, 도 8에 도시된 "MyRank" 컨트를 토글(822)을 이용하여 판단 특징들을 활성화 또는 비활성화하는 스위치 옵션이 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 판단 특징들이 비활성화될 경우, "My Results" 영역(808), 하이라이트 표시(예컨대, 박스(824)), 및 평가 버튼들(814)이 표시되지 않을 것이다.
사용자가 다양한 페이지들을 찾아 평가할 때, 사용자는 그에게 유용한 웹 콘텐츠의 개인화된 라이브러리를 형성하는 경향이 있을 것이다. 일부 실시예들에서, 사용자 판단 모듈(164)(도 2)은 사용자들이 그들의 판단 데이터(예컨대, 위에서 설명된 판단 레코드들)을 보고 업데이트하고 또한 다양한 방식으로 그 데이터와 상호작용하는 것을 가능케 하는 인터페이스를 제공한다. 예를 들면, 사용자가 로그인된 동안에 검색 화면 또는 검색 결과 페이지 상에 링크를 제공함으로써, 그 사용자에 대하여 생성된 개인화된 포털 페이지 또는 사이트("My Yahoo!" 페이지와 같은)로부터 링크를 제공함으로써, 또는 브라우저 툴바 상의 버튼 또는 다른 영구적 인터페이스를 제공함으로써, "My Ratings" 페이지가 사용자에게 액세스 가능하게 될 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자 판단 모듈(164)(도 2)은 또한 사용자들이 검색 결과 페이지로 진행하지 않고도 그들의 판단들을 보고 업데이트하는 것을 가능케 하는 인터페이스를 제공한다. 예를 들면, 사용자가 로그인된 동안에 검색 화면 또는 검색 결과 페이지 상에 링크를 제공함으로써, 또는 그 사용자에 대하여 생성된 "My Yahoo!" 페이지와 같은 다른 페이지로부터 링크를 제공함으로써, "My Ratings" 페이지가 사용자에게 액세스 가능하게 될 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 사용자에 대한 "My Ratings" 페이지(900)의 일 구현예이다. 페이지(900)는 우대 페이지 또는 사이트들(902) 및/또는 비우대(nonfavored) 페이지들 또는 사이트들(904)의 별개의 리스팅들과, 각 섹션에서의 리스팅들을 보이거나 숨기기 위한 각각의 토글들(906, 908)을 제공한다. 일부 실시예들에서 평가된 페이지 또는 사이트에의 링크를 포함할 수도 있는 예시적인 페이지 또는 사이트 리스팅(910)은 위에서 기술된 판단 레코드로부터 다음의 필드들을 포함한다: 타이틀(Title), 앱스트랙트(Abstract), URL, 스코어(Score), 리퍼럴(Referral), 타임스탬프(Timestamp), 및 디스크립션(Description). 사용자는 디스크립션을 편집(edit)하거나(버튼 912), 평가를 변경(change)하거나(버튼 914), 판단 레코드를 삭제(delete)하는(버튼 916) 것과 같은, 엔트리를 수정하기 위한 다양한 옵션들을 갖는다. 디스크립션 필드는 사용자가 페이지 또는 사이트에 관하여 피력하기를 택하는 임의의 주석을 포함하도록 편집될 수 있고; 페이지 또는 사이트가 검색 결과로서 표시될 경우, 일부 실시예들에서 이 디스크립션이 리스팅에 포함될 수 있다. 사용자는 "소트(sort)" 버튼(917)을 이용하여 URL, 스코어, 리퍼럴, 또는 타임스탬프에 의해 리스트를 소팅할 수 있다. 비호의적으로 평가된 페이지들 또는 사이트들에 대한 영역(904)에 유사한 리스팅(도시되지 않음)이 생성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 리스팅들은 추가 정보를 포함할 수 있고 그 정보에 기초하여 소팅 가능할 수 있다. 예를 들면, 어떤 수(예컨대, 5, 10, 20, 50)의 가장 빈번하게 방문된 또는 가장 최근에 방문된 평가된 페이지들 또는 사이트들의 리스트가 보여질 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자는 또한 페이지의 평가에 관한 컨텍스트 정보(예컨대, 리퍼럴 필드의 콘텐츠)를 볼 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자들은 그들의 판단 데이터(예컨대, 판단 레코드들)를 폴더들을 이용하여 조직할 수 있다. 예를 들면, 각 사용자는 그 사용자의 새로운 판단 레코드들이 디폴트로 배치되는 "메인(Main)" 폴더를 가질 수 있다. 사용자는 원하는 대로 추가 폴더들을 정의할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자는 폴더들 내에 서브폴더들을 정의할 수도 있다. 사용자들이 그들의 폴더들을 관리할 수 있게 하기 위해, 페이지(900)는 폴더 내비게이션 영역(919)을 포함한다. 이 영역에는, 현재의 폴더가 표시되고, 페이지(900) 및/또는 페이지(900)로부터 액세스 가능한 다른 페이지들 상에는, 사용자가 자신의 폴더들 각각에 내비게이트하고; 폴더들을 생성, 이름 바꾸기, 및 삭제하고, 판단들을 선택된 폴더들에 배치하는 등의 동작을 할 수 있도록 하는 데 이용되는 하나 이상의 컨트롤들이 제공된다.
일 실시예에서, 콜더는 개인화 데이터베이스(166) 내의 폴더 레코드를 이용하여 정의된다. 폴더 레코드는 다음의 필드들을 포함한다:
- 작성자( Author ): 폴더를 소유하는 사용자의 식별자.
- ID: 시스템에 의해 자동으로 할당되고 판단들을 폴더들과 관련시키는 데 이용되는, 폴더의 고유 식별자.
- 네임(Name): 사용자 지정의 폴더 이름으로, 길이가 제한될 수 있다(예컨대, 최대 80 문자)
- 디스크립션 ( Description ): 사용자 편집 가능한 텍스트 기술로, 위에서 설명된 판단 레코드에 대한 디스크립션 필드와 유사하다.
- 액티브 플래그( Active flag): 이 폴더 내의 판단들이 질의에 응답하는 데 이용되어야 하는지에 대한 지시.
- 게시 플래그(Publication flag): 이 폴더 내의 판단들이 게시(publish)되어야 하는지에 대한 지시.
게시(publication)에 대해서는 후술된다.
폴더 포맷들은 바뀔 수 있고 다른 필드들이 포함될 수도 있다는 것을 알 것이다. 메인 폴더들을 제외하고는, 사용자는 자유로이 폴더들을 생성, 이름 바꾸기, 및 삭제할 수 있다.
폴더들이 구현되는 경우에, 페이지(900)는 사용자가 하나의 폴더에서 다른 폴더로 판단들을 이동시키거나 복사하는 것을 가능하게 하는 추가 인터페이스 엘리먼트들(도시되지 않음)을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 판단 레코드들은 각 판단이 속하는 폴더(들)를 지시하는 "폴더 ID" 필드를 포함할 수 있다. 이 필드는 다수의 폴더 ID들을 저장하도록 구성될 수 있어, 동일 판단 레코드가 다수의 폴더들에 포함될 수 있다. 다른 실시예들에서는, 판단 레코드의 독립 사본들이 서로 다른 폴더들에 저장되어, 하나의 폴더 내의 판단에 대한 어떠한 변경이 다른 폴더 내의 사본에 영향을 미치지 않도록 할 수 있다.
폴더들은 선택적인 것이지만, 폴더들을 제공함으로써 검색 경험에 대한 추가적인 정도의 사용자 제어가 가능해진다. 예를 들면, 사용자는, 하나의 폴더에 대해서는 액티브 플래그(Active flag)가 참으로 설정되고 다른 하나의 폴더에 대해서는 액티브 플래그가 거짓으로 설정된, 2개의 폴더에 그의 판단들을 배치할 수 있다. 사용자가 질의를 입력할 경우, 제1 폴더 내의 판단들만 결과에 영향을 미칠 것이다. 사용자는 또한 각종 웹 브라우저 프로그램들에 의해 지원되는 "북마크(bookmark)" 또는 다른 개인적인 사이트 리스트들과 다소 유사한 방식으로 좋아하는 사이트들(favorite sites)을 수집 및 조직하기 위해 폴더들을 이용할 수도 있다. 그러나, 여기에서 기술된 폴더들 및 판단 데이터는 검색 서버(160)에 의해 사용자에 대하여 유지되고 그 사용자가 어느 위치로부터 검색 서버(160)에 액세스하든 관계없이 그 사용자에게 이용 가능하게 될 수 있다.
일부 실시예들에서, 검색 서비스 제공자(예컨대, 검색 서버(160)의 운영자)는 브라우저 툴바 또는 사용자들이 그 툴바가 설치되어 있는 임의의 웹 브라우저 클라이언트로부터 그들의 관심 있는 사이트들에의 저장된 링크들의 리스트들에 액세스하는 것을 가능케 하는 휴대 가능한 "북마크" 특징을 갖는 다른 영구적 인터페이스를 제공할 수 있다는 것에 유의해야 할 것이다. 저장된 판단 데이터(적어도 호의적으로 평가된 페이지들 또는 사이트들에 대한)는 사용자의 리스트에 대한 북마크들을 생성하기 위해 사용될 수 있고, 북마크 리스팅은 사용자가 사이트에 부여한 평가를 표시할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 페이지(900)는 판단 데이터와의 임의의 수의 다른 사용자 상호작용들을 지원할 수 있다. 예를 들면, "사이트 평가(Rate a site)" 버튼(930)은 사용자가 먼저 검색을 실행하거나 사이트를 방문하지 않고도 페이지 또는 사이트를 평가하기 위해 이용할 수 있는 폼(명시적으로 도시되지 않음)에의 링크를 제공한다. 폼은, 예컨대, URL, 디스크립션(Description), 및 스코어(Score)를 입력하기 위한 필드들을 제공할 수 있고, 그로부터 개인화 데이터베이스(166)에 대한 새로운 판단 레코드가 생성될 수 있다. 이 경우, 리퍼럴(Referral) 필드는 공백으로 남겨지거나 또는 사용자 식별자 또는 수동 입력(manual entry)를 나타내는 다른 값으로 채워질 수 있고, 타임스탬프(Timestamp)는 사용자가 새로운 판단 레코드를 제공할 때 자동으로 생성된다.
"평가 옵션(Rating Options)" 버튼(940)은 사용자가 각종 평가 특징들에 대한 "디폴트" 선호들, 예컨대, 글로벌 스코어들이 페이지 순위들에서 보여져야 하는지(또는 의존되어야 하는지), 사용자의 평가들이 이용되어야 하는지 비활성화되어야 하는지 등을 액세스하여 제어할 수 있게 하는 페이지(명시적으로 도시되지 않음)에의 링크이다. 일부 실시예들에서, 이 페이지는 또한 사용자가 그의 신뢰 네트워크로부터의 평가들을 이용하거나 비활성할 수 있게 한다. 이들 및 임의의 다른 옵션들에 대한 사용자 선호들은 개인화 데이터베이스(166)일 수 있는 사용자 프로파일 데이터베이스에 저장되고, 사용자가 로그인할 때마다 적용된다. 검색 결과 페이지들로부터 제어 가능한 버튼들 및 옵션들(예컨대, 위에 기술된 것과 같은)은 "평가 옵션(Rating Options)" 버튼(940)을 통하여 설정된 디폴트들을 일시적으로 무효화할 수 있지만, 이들 디폴트들은 다음 질의 또는 사용자가 로그인하는 다음번을 위하여 다시 저장될 수 있다.
평가 정보에의 액세스를 제공하는 사용자 인터페이스 페이지의 추가 예들은 위에서 언급한 가출원 번호 60/614,232에서 제공된다. 또한 거기에는 사용자의 평가된 사이트들을 검색하고, 판단 데이터를 이용하여 반복 검색을 수행하고, 사용자 판단 데이터를 엑스포트(export) 및 게시(publish)하고, 사용자 판단 데이터를 임포트(import)하는 것에 관련된 추가적인 특징들, 및 판단 데이터의 및 판단 데이터에 대한 용도들의 각종 다른 선택적 특징들이 설명되어 있다. 이들 특징들 중 임의의 것 또는 전부가 본 발명의 실시예에 포함될 수 있다는 것을 이해해야 할 것이다.
Ⅲ. 향상된 검색을 위한 공동체 및 신뢰 네트워크
본 발명의 실시예들에서, 검색 결과들은 사용자 자신의 판단에 의해서만 아니라 질의를 입력한 사용자와 관련된 어떤 다른 사용자들에 의해 입력된 판단들에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 관련 사용자들의 컬렉션(collection)을 여기서는 "공동체(Community)"라고 한다. 공동체는 다양한 방식으로 형성될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 스포츠 팀, 영화, 도서 등과 같은 사용자의 특정 관심사에 초점이 맞추어진 공동체(예컨대 Yahoo! 그룹)에 적극적으로 가입할 수 있다. 다른 양태에서는, 각 사용자를 개인적인 공동체의 "중심(center)"으로 볼 수 있고, 그 공동체의 다른 멤버들은 그 중심 사용자의 직접 접촉자들이다; 예를 들면, 사용자 A의 이메일 주소록 내의 모든 사람 또는 A가 정기적으로 인스턴트 메시지를 교환하는 모든 사람이 A의 공동체의 멤버로서 간주될 수 있다. 또 다른 양태에서는, 알려진 사용자 특징들에 기초한 다양한 "디폴트" 공동체들이 정의될 수 있다. 그러한 공동체들의 예로는 지리적 위치(예컨대, 국가 또는 ZIP 코드), 나이, 성별, 직업 등에 기초한 공동체가 포함된다.
일반적인 규칙으로서, 공동체의 멤버들은 적어도 어떤 분야들에서 관심 및 취향의 어떤 유사성을 갖는 경향이 있을 것으로 기대할 수 있다. 예를 들면, ZIP 코드 기반 공동체의 멤버들은 동일 영역 내의 서비스들을 찾는 경향이 있을 것이고, 관심사 기반(interest-based) 공동체(예컨대 Yahoo! 그룹)의 멤버들은 그 관심사에 관련된 정보를 찾는 경향이 있을 것이다. 따라서, 공동체의 한 멤버로부터의 판단 데이터는 공동체의 다른 멤버에게 가치가 있을 가능성이 있다.
따라서, 본 발명의 일부 실시예들은, 사용자 A가 공동체에 속하는 경우에, 그 공동체의 임의의 다른 멤버들에 의해 사전에 입력된 평가들이 사용자 A에 의해 입력된 질의들에 응답하는 데 이용될 수 있는 것을 제공한다. 예를 들면, 공동체의 멤버들에 의한 집합 평가(aggregate rating)가 계산되어 사용자 A에게 제시되는 검색 결과와 함께 표시될 수 있고; 그 집합 평가는 결과들을 순위 매김하는 데 이용될 수 있고; 검색 결과 페이지의 "My Results" 섹션은 공동체의 다른 멤버들이 호의를 보인 결과들을 보여주도록 확장되거나 수정될 수 있고; 등등이다.
이 원리의 하나의 확장예는 공동체의 다른 멤버들의 판단에 대한 사용자 A의 신뢰의 정도를 반영하는 데 서로 다른 신뢰 가중치(trust weights)(예컨대 1에서 10까지의 정수)가 할당될 수 있게 한다. 신뢰 가중치는 사용자 A에 의해 더 신뢰를 받는 사용자들의 의견이 덜 신뢰를 받는 사용자들의 의견보다 집합 평가에 더 영향을 미치도록 페이지 또는 사이트에 대한 집합 평가를 계산하는 데 이용될 수 있다.
또 다른 확장예에서는, 각 사용자들의 서로 다른 공동체들과의 관련에 기초하여 신뢰 네트워크가 정의될 수 있다. 예를 들면, 동일 공동체의 멤버들인 사용자들은 신뢰 네트워크에서 "이웃(neighbor)" 노드들로서 정의될 수 있다. 사용자가 다수의 공동체들에 속할 수 있는 경우, 간접적인 관계들이 존재할 수 있다. 예를 들면, 사용자 A는 공동체 1의 멤버이지만 공동체 2의 멤버는 아니고 사용자 B는 공동체 2의 멤버이지만 공동체 1의 멤버는 아니라고 가정하자. 만일 공동체 1과 공동체 2 양쪽 모두의 멤버인 사용자 C가 있다면, 사용자 A와 사용자 B는 사용자 C를 통하여 관계를 가질 것이다.
또, 사용자 A의 이웃들의 판단들에 대한 사용자 A의 신뢰의 정도를 반영하기 위해 서로 다른 신뢰 가중치들이 각 이웃들에 할당될 수 있다. 또한, 사용자 A가 이웃들에 갖는 신뢰는 신뢰 네트워크의 더 거리가 먼 멤버들에 전파될 수 있다. 신뢰 가중치 및 신뢰 전파의 실시예들은 위에서 언급한 출원번호 10/812,719 및 출원번호 10/942,335에 기재되어 있고; 추가적인 예들이 당업계에 공지되어 있고 본 발명의 실시예들에서 원하는 대로 적용될 수 있다.
다음 섹션들은 공동체의 생성 및 사용자(일반적으로 사용자 A)에 대한 신뢰 네트워크 정보 및 신뢰 네트워크 멤버들로부터의 판단 데이터가 이용될 수 있는 다양한 방법들에 대하여 설명한다. 이 설명은 곳곳에서 신뢰 네트워크를 언급하지만, 간접 관계들에 가중치를 부여하는 것은 요구되지 않는다는 것에 유의해야 할 것이다. 따라서, 이 설명은 또한 신뢰 네트워크 내의 사용자 A의 바로 이웃들(예컨대, 사용자 A가 속한 공동체의 멤버들)의 판단 데이터만 이용되는 상황들을 포함한다.
A. 공동체 및 신뢰 네트워크의 생성
일 실시예에서, 사용자는 "My Ratings" 페이지(900) 상의 "Trust Network" 링크(960)를 클릭하여 그 자신의 공동체 데이터와 상호작용할 수 있다. 이 링크는 사용자가 개개의 신뢰를 받는 사용자들을 명백히 식별할 수 있게 하는 새로운 페이지 또는 다른 적당한 인터페이스로 사용자를 안내한다. 그 인터페이스는 서로 다른 실시예들에서 바뀔 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신뢰 네트워크 인터페이스 페이지(1000)를 예시한다. 페이지(1000)는 사용자가 신뢰를 받는 사용자들의 리스트(이 예에서는, 공동체로서 기능함)를 보고 수정하는 다양한 메커니즘들을 제공한다. 현 "신뢰 리스트(trusted list)"는 각 멤버에 대한 사용자 ID, 신뢰 가중치, 및 디스크립션을 리스트하는 표(1002)에 도시되어 있다. 공백일 수도 있는 디스크립션 필드는 사용자에 의해 멤버의 실제 이름, 별명, 관계 등의 원하는 임의의 정보로 채워질 수 있다. 표(1002)는 그것의 필드들 중 임의의 것에 의한 소팅을 지원하도록 구현될 수 있고 각 멤버에 관한 다른 정보(예컨대, 그 멤버가 추가된 때를 나타내는 타임스탬프)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들은 또한 각 멤버에 대한 액티브 플래그를 제공하여, 사용자가 리스트로부터 해당 멤버를 제거하지 않고 해당 멤버의 판단을 임시로 무시할 수 있게 할 수도 있다. 표(1002)를 채우기 위한 정보는, 예컨대, 개인화 데이터베이스(166) 내의 적당한 레코드들에 저장될 수 있다.
리스트를 수정하기 위하여, 각종 편집 도구들이 제공된다. 예를 들면, 사용자는 표(1002) 내의 엔트리를 선택하여 그 멤버를 리스트로부터 삭제하거나(버튼 1004), 가중치를 변경하거나(버튼 1006), 디스크립션을 변경(버튼 1008)할 수 있다. 사용자 ID(박스 1010) 및 가중치(박스 1012)를 입력한 다음 "추가(Add)" 버튼(1014)을 클릭함으로써 새로운 멤버가 추가될 수 있다. 다른 실시예에서, 페이지(1000)는 사용자 A가 관련되어 있는 공동체들(단지 개인들이 아니라)의 리스트를 포함할 수 있고, 사용자 A는 각 공동체를 신뢰 리스트로부터 포함시키거나 제외시키기로 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 신뢰 네트워크는 사용자 A에 의해 정의된 신뢰 리스트들 및 사용자 A의 신뢰 리스트 상에 있는 각 사용자들에 의해 정의된 추가 신뢰 리스트들로부터 자동으로 형성된다. 수동 입력에 더하여, 신뢰 리스트들 및 신뢰 네트워크는 사용자들의 서로의 관계에 관하여 서비스 제공자가 이용 가능한 임의의 정보 소스로부터 자동으로 생성될 수 있다.
예를 들면, 일 실시예에서, 신뢰 네트워크는 인스턴트 메시징(IM) 서비스로부터 형성될 수 있다. 이 기술 분야에 일반적으로 알려져 있는 바와 같이, 특정 IM 서비스에 등록되어 있는 IM 사용자(예컨대, 사용자 A)는 사용자 A가 서로 통신하기를 원하는 다른 사용자들에 대한 사용자 식별자들의 리스트인 "친구(friend)" 리스트(때때로 "버디(buddy)" 리스트로도 불림)를 정의할 수 있다. 사용자 A의 IM 친구 리스트 상에 사용자 B가 있는 것은 사회적 네트워크에서 사용자 A로부터 사용자 B로의 관계(connection)을 나타낸다. 어느 사용자들이 어느 다른 사용자들의 IM 친구 리스트에 있는지에 기초하여 관계들을 정의함으로써, 도 11에 도시된 것과 같은 사회적 네트워크가 형성될 수 있다. 도 11에서, 사용자들은 노드들(A, 5, C 등)로 표현되고 사용자 A의 친구 리스트 상에 사용자 B가 있는 것은 A로부터 B로의 화살표에 의해 표시된다. (만일 양자 모두가 서로의 리스트 상에 있다면, 2개의 화살표들이 도시된다.) IM 친구 리스트에 더하여 또는 그 대신에 다른 관계 데이터의 소스들이 이용될 수도 있고; 몇몇 예들이 아래에서 설명된다.
일부 실시예들에서, 사용자는, 예컨대, 페이지(1000) 상의 "신뢰 네트워크 보기(View Trust Network)" 버튼(1016)을 활성화함으로써 그의 신뢰 네트워크의 그래픽 표현을 보고 직접 편집할 수 있다. 사용자 A가 이 버튼을 활성화하면, 도 11에 도시된 것과 같은 신뢰 네트워크 그래프가 제시되어, 사용자 A의 다른 사용자들(예컨대, B, C, D, 및 I)에의 관계들 및 그 사용자들의 A에 직접 관계를 가질 수도 갖지 않을 수도 있는 또 다른 사용자들에의 또 다른 관계들(예컨대, 사용자 C는 A에 직접 연결되어 있는 B와, 그렇지 않은 사용자 G에 연결된다)을 보여준다. 그래프에는 원하는 어느 정도까지 원격 관계들이 포함될 수 있다(예컨대, 사용자 C는 사용자 G에 연결되고, 사용자 G는 사용자 H에 연결되는 것으로 도시되어 있다).
이 그래프가 제시되면, 사용자 A는 A의 신뢰 리스트에 추가될 사용자들(예컨대, B와 C 그러나 D는 아닌)을 선택하여, 예컨대, 대응하는 노드를 클릭함으로써, 노드에서 노드로 신뢰 네트워크를 횡단(traverse)할 수 있다. A의 신뢰 리스트에 포함되도록 선택된 사용자들에 대한 노드들은 원할 경우 하이라이트 표시될 수 있다. 선택은 유리하게는 단방향성이라는 것에 유의해야 할 것이다; 즉, 단지 A가 A의 신뢰 리스트에 있도록 B를 선택하기 때문에, A도 B의 신뢰 리스트에 있을 필요는 없다. 따라서, 각 사용자는 그의 신뢰 리스트에 어느 다른 사용자들이 있는지에 대하여 완전히 제어한다. 또한, 선택은 유리하게는 이행성(transitive)이 아니다; 즉, A는 C 또는 I를 선택하지 않고도 B를 선택할 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 A는 또한 신뢰 네트워크 보기에서 대응하는 노드를 클릭함으로써 신뢰 네트워크로부터 멤버들을 제거하는 것이 가능할 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자 A가 멤버를 추가하기 위해 노드를 클릭할 경우, A는 그 멤버에 대한 가중치를 할당하도록 프롬프트를 받는다. 위에서 언급된 바와 같이, 가중치는 유리하게는 이 멤버에 의한 평가는 A가 페이지 또는 사이트에 부여할 평가와 유사할 것이라는 A의 신뢰의 정도를 반영한다. 일 실시예에서, 가중치는 1에서 5까지의 정수일 수 있다; 다른 스케일이 이용될 수도 있고, 비정수 또는 음의 가중치가 허용될 수도 있다. 가중치는 신뢰 리스트 멤버들에 대응하는 노드들 내에 또는 가까이에 표시될 수 있고, 일부 실시예들에서 사용자 A는 신뢰 네트워크 보기 중에 가중치를 수정하는 것이 가능할 수도 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 사용자 A가 적극적으로 A의 신뢰 리스트에 사용자들을 추가할 필요없이, 신뢰 네트워크의 구조에 기초하여 사용자 A에 대하여 추가적인 신뢰 관계들이 확립될 수 있다. 예를 들면, 1차 분리(at one degree of separation)의 사용자들(예컨대, 도 11에서 사용자 B, C, D, 및 I)에 대하여 A가 갖는 신뢰의 일부는 적당한 신뢰 전파 알고리등을 이용하여 2차 분리의 사용자들(예컨대, 도 11에서 E, F, 및 G)에 전파될 수 있다. 신뢰 전파 알고리듬의 예는 위에서 언급한 출원번호 10/812,719 및 출원번호 10/942,335에 기술되어 있다. 원한다면, 그러한 전파된 신뢰 가중치는 신뢰 네트워크 보기에서 보여질 수 있다.
숙련된 당업자라면 IM 친구 리스트에 한정되지 않는, 각종의 데이터 소스로부터 신뢰 네트워크가 생성될 수 있다는 것을 알 것이다. 예를 들면, 각 사용자들에 의해 유지(maintain)되는 이메일 주소록들은 그들이 정기적으로 통신하는 사용자들에 대한 식별자들을 제공할 수 있다. 다른 실시예에서, 동일한 Yahoo! 그룹(또는 임의의 다른 사용자들의 자발적 단체) 내의 2명의 사용자들의 멤버십은 그 사용자들 간의 양방향성 관계를 확립하는 데 이용될 수 있다. 또한, 각종 웹-기반 "사회적 네트워킹" 서비스들은 사용자들이 그들 자신과 다른 사람들 간의 관련 또는 관계를 정의하는 것을 가능케 하고, 그 사용자 정의 관련들로부터 확장된 네트워크들이 형성되도록 하는 프로토콜들을 개발해왔고, 그러한 프로토콜들은 본 발명을 실시하기 위한 신뢰 네트워크를 정의하도록 적응될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 사용자들(예컨대, 동일 ZIP 코드를 갖는 사용자들 또는 특정 연령군에 속하는 사용자들) 간의 관계를 정의하기 위해 사용자 데모그래픽(user demographics)이 이용될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 사용자들 간의 관계는 각 사용자들에 의해 입력된 판단 데이터를 분석함으로써 정의될 수 있다. 예를 들면, 페이지들 또는 사이트들을 유사하게 평가하는 경향이 있는 2명의(또는 그 이상의) 사용자가 한 공동체에 포함될 수 있다.
이들 기법들 중의 어느 하나 또는 전부가 신뢰 네트워크를 정의하는 데 이용될 수 있다. 신뢰 네트워크를 생성하는 데 다수의 소스가 이용되는 경우, 관계의 소스(들)를 표시하기 위해 사용자들 간의 링크들(화살표들)이 코딩될 수 있다(예컨대 컬러 및/또는 스타일링으로); 예를 들면, IM 친구들에 대해서는 오렌지색 화살표가 이용되고, 일반적인 Yahoo: 그룹 등의 멤버들에 대해서는 자주색 화살표가 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 이들 기법들 중의 어느 하나 또는 전부가 사용자 A와 어떤 탐지 가능한 관계를 갖는 사용자들 모두를 포함하는 사용자 A에 대한 신뢰 사용자들의 디폴트 리스트를 생성하는 데 이용될 수 있다. 사용자 A는, 예컨대, 위에 기술된 인터페이스들을 이용하여 그 디폴트 리스트를 편집할 수 있다 다른 실시예들에서는, 신뢰 리스트의 수동 입력이 지원되지 않는다.
사용자 A의 신뢰 데이터는, 일단 정의되면, 사용자 A에 대한 다른 사용자 특정 정보와 관련하여, 예컨대, 개인화 데이터베이스(166)에 저장된다. 이 정보는 그 후 액세스되어 사용자 A의 질의들에 대한 응답들을 개인화 또는 개별화하는 데 이용된다.
B. 질의 응답에서의 신뢰 네트워크
본 발명의 다른 실시예들에 따르면, 질의 응답 모듈(162)은 특정 사용자에 대한 질의 응답을 개별화하기 위하여, 예컨대, 개인화 데이터베이스(166)로부터의 신뢰 데이터에 액세스한다. 도 12는 검색 사용자에 대한 질의 결과들에 검색 사용자의 신뢰 네트워크 내의 사용자들의 판단들을 통합하는 프로세스(1200)의 일부분의 흐름도이다. 일 실시예에서, 프로세스(1200)는 프로세스(700)(도 7) 중에, 예컨대, 스텝 716 및 718에서 "My Results"의 생성 후에 수행된다.
스텝 1202에서, 사용자가 활성(active) 신뢰 리스트(또는 신뢰 네트워크)를 갖는지가 판정된다. 일 실시예에서, 사용자의 관련들에 관하여 이용 가능한 어떠한 데이터로부터든지 각 사용자에 대하여 자동으로 신뢰 리스트가 생성된다. 다른 실시예들에서, 사용자는 신뢰 리스트를 수동으로 정의한다. 어느 경우든, 사용자는 신뢰 네트워크로부터의 결과들의 이용을 비활성화하기로 정할 수 있다(예컨대, 위에서 기술된 "My Ratings" 페이지(900)를 통하여 제공된 옵션을 이용하여). 만일 사용자가 활성 신뢰 네트워크를 갖고 있지 않다면, 프로세스(1200)에서 나가서, 도 7의 스텝 720으로 진행한다. 이 경우, 사용자 자신의 판단들만이 검색 결과 페이지에 영향을 미칠 것이다.
만일, 스텝 1202에서, 사용자가 활성 신뢰 네트워크를 갖고 있다고 판정되면, 스텝 1204에서, 신뢰 사용자들 및 그들의 신뢰 가중치들의 리스트가 얻어진다. 이것은 신뢰 네트워크 또는 그것의 어떤 서브세트의 전부를 포함할 수 있다(예컨대, 사용자로부터 최대 차 분리까지). 스텝 1206에서, 신뢰 사용자들 중 임의의 사용자들에 의해 생성된 판단 레코드들이 개인화 데이터베이스(166)로부터 검색된다. 스텝 1208에서, 검색 적중들과 신뢰 사용자들로부터의 판단 레코드들의 URL들 간의 일치가 검출된다; 이 스텝은 프로세스(700)의 스텝 714와 일반적으로 유사하다. 스텝 1210에서, 각 일치된 적중에 대한 집합 평가가 계산된다. 집합 평가는, 예컨대, 사이트를 평가한 각 신뢰 사용자들이 부여한 평가의 가중 평균(weighted average)일 수 있고, 가중치들은 각 신뢰 네트워크 멤버의 신뢰 가중치에 비례한다.
스텝 1212에서, 예컨대, 집합 평가를 어떤 미리 정해진 최소한도의 호의적인 스코어와 비교하여, 집합 평가가 호의적인지 아닌지가 판정된다. 이 최소한도의 호의적인 스코어는 사용자에 의해, 예컨대, "My Ratings" 페이지(900) 또는 "My Trust Network" 페이지(1000)를 통하여 조정 가능하다. 만일 집합 평가가 호의적이면, 그 적중은 스텝 1214에서 "신뢰 결과(Trusted Results)" 리스트에 추가된다. 일단 모든 일치된 적중들이 검사되면, 프로세스(1200)에서 나가서, 프로세스(700)의 스텝 720으로 진행한다.
이 실시예에서, 프로세스(700)는 또 다른 변형들로 계속된다. 예를 들면, 스텝 720에서 다시 순위 매김이 행해지는 경우, 다시 순위 매김은 검색 사용자의 평가, 신뢰 사용자들에 의한 집합 평가, 모든 사용자들로부터의 글로벌 스코어, 또는 그들의 임의의 조합을 이용할 수 있다. 스텝 722는 "My Result" 리스트뿐만 아니라 "Trusted Results" 리스트를 순위 매김하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, "Trusted Results" 및 "My Results" 리스트들은 하나의 "우대 결과(Favored Results)" 리스트로 병합될 수 있다. 다른 실시예들에서, 그것들은 별개로 표시될 수도 있다. 예를 들면, 도 5A에서, 섹션 508 다음에 "Trusted Results"와 같은 표제(heading)를 갖는 다른 섹션(도시되지 않음)이 올 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 사용자가 각종 옵션들 중에서 어느 우대 결과 리스트(들)을 표시할지를 선택할 수 있게 하기 위한 각종 클릭 가능한 버튼들이 제공될 수 있다(예컨대, "My Results", "Trusted Results", "All Favorable Results"로 라벨이 붙은 버튼들이 제공될 수 있고, 사용자는 각각을 독립적으로 활성화 또는 비활성화할 수 있다).
또 다른 실시예들에서, 추가 정보가 이용 가능할 수 있다. 예를 들면, 위에서 기술된 판단 데이터 포맷에서, 사용자들은 페이지에 대한 자유로운 텍스트 기술 또는 주석을 입력할 수 있다. 집합 주석이 컴파일되어 결과와 함께 표시될 수 있다. 집합(aggregate)은 단순히 모든 주석들의 조합, 사용자들 중 선택된 서브세트(예컨대, 어떤 정수 N에 대하여 N명의 가장 신뢰받는 사용자들)에 의한 주석들의 조합 또는 주석들의 요약 버전일 수 있다; 요약은 발생 빈도, 구조화된 텍스트 특성 등에 기초할 수 있다. 사용자는 또한 예컨대, 팝업창에서 또는 결과들과 인라인으로 주석들을 보기 위한 링크를 클릭하는 것이 가능할 수도 있다.
일부 실시예들에서, 사용자 A는 A의 신뢰 네트워크의 어느 멤버들이 특정 페이지 또는 사이트를 평가하였는지 또는 특정 멤버가 어떤 평가를 주었는지에 대한 정보를 받지 않는다. 다른 실시예들에서, 사용자 A는 그러한 정보를 획득하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들면, 집합 평가 대신에 또는 그에 더하여, 각 신뢰 네트워크 멤버에 의한 개개의 평가들이 표시될 수 있다. 각 신뢰 네트워크 멤버에 대한 별도의 "Favored Results" 리스트가 제공될 수도 있다. 검색 결과 페이지에 각종 버튼들 또는 다른 컨트롤들이 포함되어, 그러한 특징들을 온 또는 오프하여, 어느 신뢰 네트워크 멤버들의 결과들을 표시할지를 선택하는 등등이 가능하다.
일부 실시예들에서, 사용자 A는 신뢰 네트워크의 각 멤버들의 판단들을 평가할 수 있다. 예를 들면, 사용자 A는 페이지 또는 사이트의 집합 평가, 또는 개개의 사용자의 평가에 대한 동의(agreement) 또는 비동의(disagreement)를 표시하는 것이 가능할 수 있다. 일부 실시예들에서, 그러한 피드백은 각 사용자들에 대한 글로벌 "평판(reputation)"을 직접 또는 간접적으로 결정하는 데 이용될 수 있다. 하나의 그러한 실시예에서, 신뢰 네트워크의 각 멤버 R은, 그 신뢰 네트워크의 다른 멤버들에 의해 그 멤버 R에게 할당된 신뢰 가중치들의 집합(예컨대, 평균)으로부터 도출될 수 있는 평판을 갖는다. 다른 사용자들로부터의 R의 평가에 대한 그들의 동의 또는 비동의에 대한 피드백은 R의 평판을 적절한 대로 상향 또는 하향 조정하는 데 직접 이용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 동의 또는 비동의는 각종 신뢰 네트워크 관계들에 대한 신뢰 가중치들을 자동으로 조정하는 데 이용될 수 있고, R의 평판이 그 신뢰 가중치들에 좌우된다는 점에서, 그러한 조정들은 R의 평판에 간접적으로 영향을 미칠 것이다. 하나의 그러한 실시예는 위에서 언급한 출원번호 10/942,335에 기술되어 있다.
C. 멤버의 정보 공유 제한
위에서 기술된 실시예들에서, 사용자 A는 A의 신뢰 네트워크의 멤버십을 독점 제어한다. 예를 들면, 사용자 B는 A의 신뢰 네트워크에 가입하기로 정하거나 탈퇴하기로 정할 수 없고, 사용자 B는 B가 A의 신뢰 네트워크의 멤버인지 여부를 판정하는 것이 불가능할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자 B에게 이에 대한 옵션들이 주어질 수 있다. 다른 실시예들에서는, B가 그러한 옵션을 갖는지 여부에 관계없이, 사용자 B는 얼마만큼의 B의 판단 데이터가 사용자 A와 공유되는지를 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 B는 폴더들의 이용을 통하여 B의 판단 데이터의 공유를 제어할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 어느 사용자라도 예컨대 "My Results" 페이지(900)를 통하여 그의 판단 데이터를 서로 다른 폴더들 내로 조직할 수 있다. 본 발명의 실시예들에서, 위에서 설명된 폴더 데이터는 2개의 추가 필드들: 프라이버시 레벨 및 액세스 리스트에 의해 증대(augment)될 수 있다.
프라이버시 레벨은 "공용(Public)", "공유(Shared)" 또는 "개인(Private)" 중 하나로 설정될 수 있다. 만일 폴더가 "Public"으로 표시(mark)되면, 그 안의 판단들은 시스템의 모든 사용자들에게 보이기 된다. 만일 폴더가 "Shared'로 표시되면, 그 안의 판단들은 그 소유 사용자의 신뢰 네트워크의 멤버들에게만 보인다. 만일 폴더가 "Private"로 표시되면, 그 판단들은 그 폴더의 액세스 리스트 상의 사용자들에게만 보인다. 판단들은 프라이버시 레벨과 관계없이 그들의 작성자(author)에게는 항상 보인다.
액세스 리스트는 폴더가 "Private"로 표시되면 그 폴더를 볼 권한이 명확히 부여된 사용자들(또는 어떤 실시예들에서는 사용자들의 그룹들)의 리스팅이다. "Private"로 표시되지 않은 임의의 폴더에 대한 액세스 리스트는 무시된다. 일부 실시예들에서, 사용자는 폴더가 "Private"로 표시된 경우 적용될 디골트 액세스 리스트를 정의하고, 그 후 폴더마다 그 리스트를 수정하는 것이 가능할 수 있다.
폴더 프라이버시 설정의 이용을 설명하기 위하여, 도 13을 참조하는데, 도 13에서 리스팅(1302)은 사용자 B에 의해 정의될 수 있는 폴더들(메인(Main) 및 F1-F4) 및 그 안에 포함될 수 있는 판단들(J1-J1O)을 보여주고, 리스팅(1304)은 B의 신뢰 네트워크의 멤버들을 보여주고, 리스팅(1306)은 사용자 A의 신뢰 네트워크의 멤버들을 보여준다. 사용자 A가 위에서 설명된 프로세스들(700 및 1200)에 따라서 처리되는 질의를 입력한다고 가정하자. 스텝 1206에서, 사용자 B가 사용자 A의 신뢰 네트워크의 멤버라는 것이 판정될 것이다. 그 후 B의 폴더 트리(리스팅(1302) 참조)를 횡단하여 B의 판단 데이터를 얻을 것이다. 폴더 메인은 Public으로 표시되어 있다; 그러므로, 판단들 Jl-J3은 A에게 보여서 A의 질의에 응답하는 데 이용되도록 추출될 것이다. 폴더 Fl은 A에게는 액세스가 부여되지 않고 Private로 표시되어 있다; 그러므로, 판단들 J4 및 J4는 A에게 보이지 않아 추출되지 않을 것이다. 폴더 F2도 Private로 표시되어 있지만, A에게 액세스가 부여되어 있다; 그러므로, 판단 J6은 A에게 보여서 추출될 것이다. 폴더 F3은 Public로 표시되어 있다; 판단들 J7 및 J8은 추출될 것이다. 폴더 F4는 Shared로 표시되어 있지만, A가 B의 신뢰 네트워크에 있지 않기 때문에 A에게는 보이지 않는다; 따라서, 판단들 J9 및 J1O은 A에게 보이지 않아 추출되지 않을 것이다. 따라서, 스텝 1206에서, 보이는 판징들 J1-J3 및 J6-J8이 획득되어 A의 질의에 응답하는 데 이용될 것이고, 보이지 않는 판단들 J4, J5, J9 및 J1O은 그렇지 않을 것이다. 사용자 A의 시각에서, 보이지 않는 판단들은 마치 존재하지 않는 것과 같고, 스텝 1210에서는 B가 보이지 않는 판단들을 이용하여 평가하였을 지도 모르는 임의의 적중들에 대한 집합 신뢰 네트워크 평가가 마치 사용자 B가 해당 사이트를 평가하지 않은 것처럼 계산될 것이다.
여기에서 설명된 것들에 더하여 또는 그 대신에 다른 프라이버시 메커니즘들이 제공될 수 있다는 것을 알 것이다. 보다 많은 또는 보다 적은 수의 프라이버시 레벨들이 정의될 수 있고, "Shared" 폴더들에의 액세스는 작성자의 신뢰 네트워크 이외의 데이터, 예컨대, 작성자의 IM 친구 리스트, 이메일 주소록, Yahoo! 그룹 또는 작성자에 의해 선택된 다른 자발적 연합의 멤버들, 작성자로부터 선택된 차수의 분리 내의 사회적 네트워크 내의 사용자들 등을 참조하여 결정될 수 있다. 일부 실시예들은 또한 판단의 작성자들이 판단마다 그들의 판단에 대한 프라이버시 레벨을 설정하는 것을 가능케 할 수 있다.
일부 실시예들에서 프라이버시 정보는 위에서 언급된 글로벌 스코어에 특정 사용자의 평가를 포함시킬지 여부를 결정하는 데 이용되고(예컨대, "Public" 폴더들 내의 판단들만 고려될 수 있다); 다른 실시예들에서는, 글로벌 스코어들은 프라이버시 설정들을 참조하지 않고 모든 판단들에 대하여 계산될 수 있다.
D. 일시적 관계
위에서 기술된 실시예들에서, 사용자들은 상술한 바와 같이 지속적 신뢰 관계를 확립하는 옵션을 갖고 있고, 이 경우 한 사용자의 판단 데이터는 다른 사용자의 질의들에 응답하기 위해 실시간으로 이용된다. 다른 실시예에서, 사용자들은 한 사용자가 다른 사용자와의 지속적 관계를 생성하지 않고 다른 사용자의 판단들의 "스냅샷(snapshot)"을 임포트하는 것을 가능케 하는 일시적 관계를 확립하는 옵션을 가질 수 있다.
예를 들면, 판단 데이터에 대한 사용자 인터페이스(예컨대, 도 9의 "My Ratings" 페이지(900))는 또한 사용자가 다른 사용자의 판단 데이터를 임포트할 수 있게 하는 버턴을 포함할 수 있다. 이 버튼을 선택함과 동시에, 임포트하는 사용자는 그의 판단들이 임포트될 "엑스포트하는" 사용자의 사용자 식별자를 입력하도록 프롬프트를 받을 것이다. 시스템은 엑스포트하는 사용자의 판단 데이터의 사본을 임포트하는 사용자에 대한 개인화 데이터베이스 레코드에 생성할 것이다. 데이터가 복사되기 때문에, 그 데이터에 대해 엑스포트하는 사용자에 의해 행해지는 임의의 후속 수정들은 임포트하는 사용자에게 전파되지 않을 것이다.
사용자에 대한 판단 데이터가 폴더들 내로 조직되는 경우, 임포트된 판단 데이터는 임의의 폴더에 추가될 수 있다. 예를 들면, 그 데이터는 사용자의 메인 폴더에, 임포트하는 사용자에 의해 지정된 임의의 폴더에, 또는 새로운 폴더(예컨대, "타깃 사용자의 판단들(target user's Judgments)"이라는 타이틀의)에 추가될 수 있다.
일부 실시예들에서, 엑스포트하는 사용자는 그의 판단 데이터의 내보내기(exportation)에 대하여 제어할 수 있다. 예를 들면, 위에서 기술된 프라이버시 설정들이 이용되어, "Public" 폴더들은 어떤 사용자에 의해서도 임포트 가능하고, "Shared" 폴더들은 엑스포트하는 사용자의 신뢰 네트워크의 멤버들인 사용자들에 의해서만 임포트 가능하고, "Private" 폴더들은 그 폴더의 액세스 리스트 상의 사용자들에 의해서만 임포트 가능할 수 있다. 대안적으로, 별도의 "엑스포트" 프라이버시 설정이 제공될 수도 있다. 구현에 따라서, 이 설정은 전체적으로, 폴더마다, 또는 판단마다 제어될 수 있다.
E. 공동체 제안
일부 실시예들에서, 검색 제공자는 사용자 A의 판단 데이터의 패턴들을 분석하고, 그 패턴들에 기초하여, 사용자 A가 가입할 각종 공동체들을 추천할 수 있다. 예를 들면, 검색 제공자는 관심사-기반 공동체 G(예컨대, Yahoo! 그룹)를 선택하고 공동체 G의 멤버들이 어떤 개수의 페이지들 또는 사이트들에 부여한 집합(예컨대, 평균) 평가들을 결정할 수 있다. 그 후 사용자 A의 평가는 표준편차 또는 상관계수와 같은 어떤 척도를 이용하여 공동체 G에 대한 집합 평가와 비교되어 유사성의 정도가 결정된다. 다른 예로서, 사용자마다의 질의들의 로그가 유지된다면, 사용자 A의 질의들의 패턴들도 그룹 G의 멤버들에 의해 입력된 질의들의 패턴들과 비교되어 사용자 A와 공동체 G의 멤버들이 유사한 관심사 및 취향을 갖는지가 결정될 수 있다. 판단 패턴들 및 질의 패턴들의 조합이 이용될 수도 있다. 만일 유사성의 정도가 충분히 높다면, 제공자는 사용자 A가 공동체 G에 가입해야 한다는 제안을 발행한다.
일 실시예에서, 사용자 A는 그러한 제안을 수신하거나 수신하지 않는 옵션을 갖고 있다. 예를 들면, 사용자 A는 사용자 프로파일 페이지를 통하여 공동체 가입에 대한 제안을 수신하기로 선택하거나 수신하지 않기로 선택할 수 있다. 만일 사용자가 수신하지 않기로 선택하면, 그 사용자에 대하여 제안들이 생성되지 않는다.
시스템은 사용자 A를 제안된 공동체에 자동으로 추가할 수 있지만, 바람직한 실시예들에서, 사용자 A는 제안된 공동체에 가입할지 여부에 대한 최종 결정을 제어한다. 예를 들면, 제안은 해당 공동체에 관한 더 많은 정보를 얻거나 거기에 가입하기 위해 사용자 A가 따라갈 수 있는 링크, 공동체의 현 멤버에 대한 연락 정보(예컨대, 이메일 주소 또는 IM 스크린 네임(screen name)) 등을 포함할 수 있는 이메일 메시지로 송신될 수 있다. 따라서, 사용자 A는 수신된 제안들을 계속 추구(follow up)할지 또는 어떻게 추구할지를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자 A는 자발적으로 가입될 수 있는 임의의 공동체(예컨대, Yahoo! 그룹 또는 다른 공통-관심사 공동체)에 가입하라는 제안을 수신할 수 있다. 다른 실시예들에서, 공동체의 기존 멤버들은 제안-기반 리퍼럴 프로그램에 참여할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 온라인 공통-관심사 공동체들은 전형적으로 "오너(owner)", 즉 온라인-공동체 서비스의 제공자에 대한 접점(point of contact)으로서 지정되었고 공동체에 대한 각종 운영 규칙 또는 선호들(예컨대, 공동체와 관련된 이메일 리스트가 온건한지 여부, 새로운 멤버들이 승인되어야 하는지 여부 등)을 설정할 권한을 갖고 있는 공동체의 멤버를 갖고 있다. 서비스 제공자가 제안 서비스를 제공할 경우, 각 공동체의 오너는 해당 공동체가 참여하기를 원하는지 여부를 나타낼 수 있다. 서비스 제공자는 오너가 어느 쪽의 결정을 표현하든 그것에 따른다.
F. 공동체-승인 콘텐츠 검색
위에서 기술된 바와 같이 그리고 위에서 언급한 가출원 번호 60/614,232에 기술된 바와 같이, 본 발명의 일부 실시예들은 사용자들이 호의적으로 평가된 페이지 또는 사이트들의 그들 자신의 "라이브러리"를 검색하는 것을 가능케 할 수 있다. 본 발명에서, 사용자는 사용자-선택 공동체에 의해 승인된 페이지 또는 사이트들의 라이브러리 내에서 검색할 수 있다.
공동체는 개개의 사용자들의 집합이고 따라서 어떠한 페이지 또는 사이트도 직접 평가하지 않는다. 페이지 또는 사이트를 공동체에 의해 승인된 것으로 식별하는 기준들은 유리하게는 공동체의 개개의 멤버들에 의해 주어진 평가들에 기초하고, 그 기준들은 바뀔 수 있다. 일 실시예에서, 페이지 또는 사이트는 공동체의 적어도 한 멤버가 그것에 호의적인 평가를 주었다면 승인된다. 다른 실시예에서, 승인은 공동체의 멤버들의(또는 사이트 평가에 적극적인 멤버들의) 최소한도의 일부(minimum fraction)로부터의 호의적인 평가를 필요로 한다. 또 다른 실시예에서, 승인은 해당 페이지 또는 사이트를 평가한 공동체의 모든 멤버들 사이에서의 집합 평가에 기초한다. 각 멤버의 평가에는 동등한 가중치가 주어질 수 있다. 대안적으로, 각 평가자의 스코어에 주어진 가중치는 그룹의 다른 멤버들에 의해 그 평가자에게 할당된 총 신뢰 가중치, 그 평가자의 전체적 평판, 또는 어떤 다른 방식에 의해 결정될 수 있다.
도 14A는 본 발명의 실시예에 따른 공동체 멤버들에 의해 평가된 사이트들을 검색하기 위한 인터페이스 페이지(1400)를 예시한다. 사용자는, 예컨대, 위에서 설명된 페이지(900) 상의 "더 많은 옵션(More options)" 버튼(927)을 이용하여 페이지(1400)에 액세스할 수 있다.
섹션(1402)은 사용자가 어느 공동체(또는 일부 실시예들에서는, 다수의 공동체)가 검색되어야 할지를 제어할 수 있게 한다. 1404에서, 현 활성 공동체(active community)가 리스트되고, 버튼(146)은 상이한 활성 공동체를 선택하기 위해 활성화될 수 있다.
도 14B는 본 발명의 실시예에 따른 공퐁체 선택 페이지(1410)를 예시한다. 페이지(1410)는 사용자가 버튼(1406)을 활성화할 때 표시될 수 있다. 좌측에, 사용자가 속한 공동체들의 리스트(1412)(여기에서는 일반적 예들로서 "ABC" 및 "QRS"가 이용된다)가 제시되어 있다. 각 공동체는 사용자가 공동체를 선택하기 위해 체크하고 공동체를 선택해제(deselect)하기 위해 언체크(uncheck)할 수 있는 체크박스(1414)를 갖는다. 이 실시예에서, 사용자는 다수의 공동체들을 선택할 수 있고; 다른 실시예들에서, 사용자는 한 번에 하나의 공동체만 선택하는 것으로 제한될 수 있다.
우측에는 사용자가 그가 멤버가 아닌 공동체들을 찾고 선택할 수 있게 하는 검색 인터페이스(1416)가 있다. 사용자는 박스(1418)를 이용하여 이름으로 및/또는 박스(1420)를 이용하여 키워드로 공동체를 검색할 수 있다. 검색은 사용자가 서브미트 버튼(submit button)(1422)을 누르면 실행된다. 이 경우의 검색은 유리하게는 서비스 제공자에 의해 유지되는 공동체들의 디렉터리(예컨대, Yahoo! 그룹들의 디렉터리) 상에서 실행된다. 결과들, 이 경우, 질의와 부합하는 그룹들의 이름들 및 선택적으로 간단한 디스크립션들이 영역(1424)에 인라인으로 표시된다. 리스트된 공동체들의 수는, 예컨대, "상위 10개(top ten)"로 제한될 수 있고, 공동체들은 각종 기준들에 기초하여 리스트되도록 선택될 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 기준들은 해당 공동체가 호의적으로 평가된 콘텐츠의 유용한 라이브러리를 제공할 가능성에 관계가 있다. 예를 들면, 공동체들은 멤버들의 수, 그 멤버들에 의해 평가된 페이지들 또는 사이트들의 총수, 공동체의 자유 게시판(message board) 또는 대화방(chat room)에서의 활동량 등에 기초하여 선택될 수 있다.
사용자는 체크 박스들(1426)을 이용하여 리스트된 공동체들 중 하나 이상을 선택할 수 있다. 바람직한 실시예들에서, 박스(1426)를 체크하는 것이 사용자가 공동체에 가입하는 결과로 되거나 사용자에게 개개의 멤버들에 관한 임의의 정보에 액세스할 권한을 제공하는 것은 아니다. 유일한 효과는 사용자의 검색이 선택된 공동체로부터 호의적인 평가를 받은 사이트들에 제한되고, 사용자는 그 공동체로부터의 집합 평가 및 주석들을 볼 수 있을 것이라는 것이다.
사용자는, 예를 들어, 그가 잘 알지 못하는 주제를 탐구하고 있다면, 이 특징이 도움이 된다는 것을 알 것이다. 따라서, 예로서, "해리 포터(Harry Potter)" 책들에 이미 정통하지 않은 사용자가 그것들에 관한 정보를 검색하는 데 관심이 있다고 가정하자. "Harry Potter'라는 질의로 웹을 검색할 경우 수천 개의 적중들이 반환되겠지만, 사용자는 그 수천 개의 사이트들 중 어느 것들이 방문할 가치가 있는지를 분간할 수 없을 수 있다. 해리 포터 팬들의 공동체의 멤버들에 의해 호의적으로 평가된 사이트들로 검색을 한정함으로써, 사용자는 팬들의 지식과 의견들을 이용하여 그 콘텐츠가 신뢰할 만하고 유용할 것 같은 사이트들을 신속히 찾을 수 있다.
사용자가 검색을 위해 이용될 공동체(또는 공동체들)의 선택을 마친 경우, 그는 "마침(Finished)" 버튼(1428)을 활성화하여 페이지(1400)(도 14A)로 되돌아간다.
페이지(1400)에서, 사용자는 질의 섹션(1430)에 질의를 입력한다. 질의 섹션(1430)은 사용자가 사용자 판단 레코드 내의 특정 필드들에 특유한 키워드들을 입력할 수 있는 각종 박스들을 제공한다. 이 예에서, 사용자는 판단 레코드의 타이틀(title)(박스 1432), 앱스트랙트(abstract)(박스 1434), 디스크립션(description)(박스 1436), 페이지의 전문(full text)(박스 1438), URL(박스 1440), 및 리퍼럴(Referral)(박스 1442) 필드들에 대한 키워드들을 지정(specify)할 수 있다. 사용자는 모든 필드들에 대한 키워드들을 입력하는 것이 요구되지 않고, 키워드들이 없는 필드들은 검색을 구속하는 데 이용되지 않는다는 것을 이해해야 할 것이다. "검색(Search)" 버튼(1444)은 처리를 위해 질의를 서브미트(submit)하고, "리셋(Reset)" 버튼(1446)은 질의 섹션(1430) 내의 모든 필드들을 클리어(clear)한다. 전문이 검색되어야 할 경우, 데이터는 판단 레코드(전문이 저장되어 있다면)로부터 또는 페이지 인덱스(170)로부터 획득될 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자들은 또한 특정 공동체에 의해 평가된 페이지들 또는 사이트들과 유사한 또는 관련 있는 다른 문서들(예컨대, 페이지들 또는 사이트들)을 검색할 수 있다. "유사한(similar)" 문서들은 평가된 페이지에 대하여 어떤 유사성 기준을 만족시키는, 예컨대, 몇몇 개수의 공통 키워드들을 갖거나, 유사한 키워드 발생 패턴들을 갖거나, 동일한 또는 밀접하게 관련된 카테고리들에 속하거나 하는 등의 콘텐츠를 포함하는 문서들이다. 2개의 페이지들 간의 유사성을 판정하기 위한 알고리듬들이 당업계에 공지되어 있고 본 발명에서 이용될 수 있다. "관련 있는(related)" 문서들은 평가된 페이지와 URL의 부분들(예컨대, 도메인 이름의 전부 또는 일부)을 공유하고; 다시 관련성을 판정하기 위한 공지의 알고리듬들이 이용될 수 있다.
검색 페이지(1400)로부터, 사용자는 상술한 바와 같이 버튼(1406) 및 페이 지(1410)를 이용하여 하나 이상의 공동체들을 선택한 다음, 선택된 공동체 또는 공동체들에 의해 평가된 문서들에 대하여 결정되는 대로, 버튼(1448)을 활성화하여 유사한 문서들을 검색하거나 또는 버튼(1450)을 활성화하여 관련 있는 문서들을 검색할 수 있다. 유사한 또는 관련 있는 문서들에 대한 검색은 유리하게는 평가된 페이지들 또는 사이트들에 제한되지 않는다. 일부 실시예들에서, 관련 있는 또는 유사한 페이지들에 대한 검색들은 또한 키워드 한정자(keyword qualifiers)를 포함할 수 있고, 키워드들은 상술한 바와 같이 질의 섹션(1430)을 이용하여 지정될 수 있다.
검색 페이지들(1400 및 1410)은 예시적인 것으로 변형들 및 수정들이 가능하다는 것을 알 것이다. 일부 실시예들에서, 검색 페이지(1400)는 또한 툴바 상의 버튼이나 영구적 사용자 인터페이스의 다른 적당한 엘리먼트를 통하여, 또는 검색 제공자의 메인 페이지로부터 액세스 가능할 수 있다. 식별되지 않은 사용자가 페이지(1400)에 액세스하려 한다면, 그 사용자는 페이지(1400)가 표시되기 전에 사인하도록 프롬프트를 받을 수 있다.
G. 공동체 정보 보기
일부 실시예들에서, 사용자는 검색을 실행하지 않고 각종 페이지들 또는 사이트들에 대한 공동체 의견에 관한 정보를 보는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들면, 도 14B의 공동체 선택 페이지(1410)는 "하이라이트 보기(View Highlights)" 버튼(1452)을 포함할 수 있다. 공동체를 선택하고 이 버튼을 활성화하면, 공동체의 웹 사이트 선호들 및 패턴들에 관한 각종 정보를, 예컨대, 공동체-승인 콘텐츠의 각종 리스트의 형태로 포함할 수 있는 "하이라이트(highlights)" 페이지가 열린다. 상술한 바와 같이, 공동체 승인은 유리하게는 각종 페이지들 또는 사이트들에 대한 개개의 멤버들의 평가들을 참조하여 정의되고, 상이한 기준들이 원하는 대로 적용될 수 있다.
어떤 정보가 이용 가능한지에 따라서, 각종의 리스트가 만들어져서 "하이라이트" 페이지에 표시될 수 있다. 예를 들면, 공동체 내에서 최고 집합 평가를 갖는 사이트들(예컨대 5개 또는 10개)의 리스트가 제공될 수 있다. 다른 리스트는 가장 최근에 평가된 사이트들을 그 평가와 함께 식별할 수 있다. 이 리스트는 모든 평가들 또는 호의적인 평가들만을 포함할 수 있다. 또 다른 리스트는 공동체 멤버들에 의해 가장 빈번히 방문된 사이트들을 식별할 수 있다. 이들 또는 다른 리스트들 중의 어느 것이든 또한 주석들, 주석들의 요약들, 또는, 구조화된 주석들이 이용되는 경우에는, 주석들로부터의 선택된 필드들 또는 값들을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 사용자는 하이라이트 페이지에 대하여 질의를 제공할 수 있고, 그 결과는 질의의 기초하여 구체화될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 질의(또는 사용자의 질의로부터의 키워드)가 적어도 하나의 멤버에 대한 판단 레코드들 내의 리퍼럴(Referral) 필드와 일치하는 평가된 사이트들의 리스트가 보여질 수 있다. 다른 변형들, 부가들 및 수정들도 가능하다.
프라이버시를 보호하기 위하여 "하이라이트" 페이지를 방문하거나 또는 다른 방법으로 공동체 평가 데이터를 이용하는 사용자가 그에 의해 개개의 사용자의 의견들에 관한 정보를 입수하지 않게 하는 것이 바람직할 것이다; 그보다는, 각종 공동체-정보 페이지들은 공동체의 개개의 맴버들을 식별하거나 또는 어느 멤버들이 특정 의견에 기여하였는지를 나타내지 않고 공동체 의견의 집합 보기를 제시할 수 있다.
일부 실시예들에서, 공동체 평가 또는 판단들이 형성될 때, 각 멤버에 의해 확립되는 프라이버시 설정들은 유리하게 존중된다; "Private"으로 표시된 판단들은 무시될 수 있고, "Public" 또는 "Shared" 판단들은 이용될 수 있다.
IV . 그 밖의 실시예들
특정 실시예들에 관하여 본 발명이 설명되었지만, 숙련된 당업자라면 다수의 수정들이 가능하다는 것을 알 것이다. 예를 들면, 검색 결과 및 사용자 인터페이스 페이지의 외관은 본 명세서에서 도시된 예들과 다를 수 있다. 인터페이스 엘리먼트들은 버튼들 또는 페이지의 클릭 가능한 영역들로 제한되지 않고; 임의의 인터페이스 구현이 이용될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 각종 프로세스들에서의 스텝들은 조합, 수정 또는 변경될 수 있고; 스텝들의 순서가 변경될 수 있고; 순차적인 것으로 기술된 스텝들이 병렬로 실행되거나 또는 그 반대로 될 수 있다. 본 명세서에서 이용된 모든 질의들 및 사이트 리스팅들은 예시적인 것이고, 평가들은 단지 예시를 위하여 적용되고 임의의 실제 웹 페이지 또는 사이트에 대한 어떠한 의견, 추천(endorsement), 또는 비방(disparagement)도 암시하고자 하는 것이 아니다.
본 발명은 또한 어느 특정한 평가 방식(rating scheme)에 제한되지도 않고, 일부 실시예들은 사용자에게 대안적 평가 방식들(예컨대, 승인/거절(thumbs up/thumbs down) 또는 스케일 상의 평가) 중에서 선택하는 옵션을 제공할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 본 명세서에서 사용된 "판단(judgment)"은, 평가들에 또는 임의의 특정 평가 방식에 제한되지 않는, 페이지 또는 사이트에 대한 사용자의 호의적인 또는 비호의적인 의견을 반영하는 임의의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 반드시 승인 또는 거부를 반영하지는 않는 판단들도 수집되어 질의들에 응답하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 검색 페이지 또는 어떤 다른 곳에 사용자가 페이지 또는 사이트를 어떤 일반적 콘텐츠 카테고리, 예컨대, "성인(adult)" 또는 "외국(foreign)" 또는 "스팸(spam)"에 속하는 것으로 라벨을 붙일 수 있게 하는 인터페이스가 제공될 수 있다. 그러한 라벨들은 적중 리스트들에서 해당 페이지 또는 사이트에의 링크와 함께 표시될 수 있고, 사용자는 이들 라벨들에 기초하여 검색 결과들을 필터링하기로 결정할 수 있다(예컨대, 사용자는 "외국 사이트는 보여주지 말 것(don't show foreign sites)" 또는 "외국 사이트만 보여줄 것(show only foreign sites)" 등을 요구하는 것이 가능할 수 있다). 별도의 윈도우 또는 툴바 등에 의해 제공되어, 위에서 설명된 바와 같이 검색 결과 페이지들에 통합될 수 있는, 사용자 인터페이스를 통하여 사용자로부터의 명백한 입력들로서 각종 형태의 판단들이 수집될 수 있다. 일부 실시예들에서는, 호의적인 판단들만 지원될 수 있고, 모든 판단들에 동일한 평가가 부여될 수 있고; 따라서, 사용자의 평가 옵션들은 해당 페이지 또는 사이트를 "저장(save)" 또는 "북마크(bookmark)"하거나(사실상, 해당 페이지 또는 사이트에 호의적인 평가를 부여하는) 또는 아무것도 하지 않는 것일 수 있다.
상술한 바와 같이, 일부 실시예들은 사용자가 특정 링크를 페이지 레벨에서 평가할지 또는 호스트명 레벨에서 평가할지를 선택하도록 허용한다. 다른 실시예들은 추가적인 중간 레벨들에서의 평가를 제공할 수 있다. 예를 들면, 일부 호스트명들은 다수의 독립적인 웹 사이트들에 의해 공유되고, 사용자는 이들 사이트들 중 상이한 것들에 대한 매우 상이한 의견을 가질 수 있다. 평가 입도의 중간 레벨들(intermediate levels of rating granularity)이 제공되는 경우, 사용자는 그 URL들이 "http://www domain.tld/site1/"로 시작하는 모든 페이지들에 하나의 판단을 할당하고 그 URL들이 "http://www.domain.tld/site2/"로 시작하는 모든 페이지들에 상이한 판단(또는 무판단(no judgment))을 할당하는 것이 가능할 수 있다. 원한다면 다른 입도의 등급들이 지원될 수도 있다. 일부 실시예들에서, 페이지 또는 사이트가 순위 매김될 때 URL을 편집하기 위한 사용자 인터페이스가 제공되어, 사용자가 일치를 검출하는 데 고려되어야 할 URL의 부분을 지정하도록 허용할 수 있다. 다른 실시예들에서, 유사한 URL들 또는 유사한 콘텐츠를 갖는(예컨대, 타이틀, 요약, 콘텐츠에서의 단어 사용의 패턴, 분류(categorization) 등으로부터 추론되는) 다른 페이지들에 대한 사용자의 있음직한 판단은 단일 페이지에 부여된 판단으로부터 추론될 수 있다. 또한, 일부 실시예들에서, 사용자들은 평가된 사이트와 동일한 도메인 이름 등록자에 등록된 모든 페이지들에 판단들을 할당하는 것이 가능할 수 있다; 공통 도메인 이름 등록자의 존재는 WHOIS 또는 다른 유사한 서비스를 이용하여 결정될 수 있다. (하나의 페이지 또는 사이트의 판단을 다른 공통으로 소유된 페이지들 또는 사이트들에 적용하는 것은 비호의적인 평가의 경우에 특히 유용할 수 있다.)
또 다른 실시예들에서, 하나의 페이지에 대한 사용자의 판단은 그 사용자가 유사한 콘텐츠를 갖는 다른 페이지들에 부여할 것 같은 판단들을 추론하는 데 이용될 수 있다. 예를 들면, 일부 페이지 인덱싱 알고리듬들은 예컨대 해당 페이지에서 자주 나타나는 키워드들에 기초하여 페이지들에 카테고리 또는 컨텍스트를 할당한다. 주어진 카테고리 내의 하나의 페이지 또는 사이트에 대한 판단은 사용자가 그 카테고리의 콘텐츠에 흥미가 있거나 흥미가 없는 것을 암시할 수 있다; 몇몇 그러한 페이지들 또는 사이트들에 대한 일관된 판단들은 그 추론을 강화하는 데 이용될 수 있다.
추론된 판단들이 검색 적중들을 순위 매김하는 데 이용되는 경우, 그 추론에 관한 불확실성을 반영하여, 그러한 판단들에는 직접 판단보다 작은 가중치가 부여될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 사이트 X에 부정적인 평가를 부여했다면, 사이트 X에 관련되어 있는(예컨대, URL 또는 카테고리에 의해) 다른 사이트 Y에 대하여 유사한 평가가 추론될 수 있다. 직접 부정적 평가로 인해 사이트 X는 검색 결과 리스트로부터 제거될 수 있지만, 사이트 Y에 대한 추론된 부정적 평가는 사이트 Y가 결과 리스트에 포함되지만 그렇지 않았다면 갖게 될 순위보다 더 낮은 순위로 포함되는 것으로 귀결될 수 있다.
다른 실시예들에서, 검색 제공자는 또한 스폰서 링크들(sponsored links)을 포함할 수 있고, 이 경우 콘텐츠 제공자들은 검색 결과들에, 예컨대, 결과 페이지의 특별 지정된 영역에 그들의 사이트에의 링크들이 제공되도록 하기 위해 비용을 지불한다. 본 발명의 일 실시예는 사용자 평가들을 다른 검색 적중들뿐만 아니라 임의의 스폰서 링크들에도 적용한다. 예를 들면, 스폰서 링크는 그 페이지 또는 사이트에 대한 사용자의 또는 신뢰 네트워크의 호의적인 또는 비호의적인 판단을 지시하기 위해 추가적인 하이라이트 표시로 나타날 수 있다. 스폰서 링크들에 대한 사용자 평가들이 보여질 수도 있다.
일부 실시예들에서, 사용자는 예컨대 상이한 카테고리들에서의 검색을 위하여 다수의 신뢰 네트워크를 정의하는 것이 가능할 수 있다. 그러한 일 실시예에서, 사용자는 일반 검색을 위해 하나의 신뢰 네트워크를 정의하고, "쇼핑(Shopping)" 속성 내의 검색을 위해 또 하나의 신뢰 네트워크를 정의하고, "뉴스(News)" 속성 내의 검색을 위해 또 다른 신뢰 네트워크를 정의하는 등등을 할 수 있다.
일부 실시예들에서, 사용자들은 검색 이외의 응용을 위하여 신뢰 네트워크를 정의하는 것이 가능할 수도 있다. 예를 들면, 다수의 이메일 계정 제공자들은 각종 스팸 필터를 포함함은 물론, (예컨대, 스팸 필터의 동작이 재검토되고 그에 따라서 개선될 수 있도록) 착신 메시지를 스팸으로 지정하는 옵션을 사용자에게 제공한다. 사용자 A가 이메일에 대한 신뢰 네트워크를 정의하였고 이 신뢰 네트워크가 사용자 B를 포함한다고 가정하자. 또한 사용자 B가 특정 메시지를 스팸으로 지정하고 사용자 A가 그 후 동일한(또는 매우 유사한) 메시지를 수신한다고 가정하자. 사용자 A는 A의 이메일 신뢰 네트워크 내의 누군가(B로 확인될 수도 아닐 수도 있음)가 이 메시지가 스팸이라고 생각한다는 어떤 지시(indication)를 수신할 수도 있고, 또는 그 메시지가 A의 "쓰레기(Junk)" 이메일 폴더로 리다이렉트(redirect)되거나 또는 그 메시지가 스팸일 증대된 가능성을 A에게 경고하는 어떤 다른 조치가 취해질 수 있다.
본 명세서에서 기술된 실시예들은 웹 사이트, 링크, 및 월드 와이드 웹(또는 그 서브세트)이 검색 집성으로 기능하는 사례들에 특정한 다른 용어를 언급할 수 있다. 본 명세서에서 기술된 시스템들 및 프로세스들은 상이한 검색 집성(예컨대 전자 데이터베이스 또는 문서 저장소)과 함께 사용되도록 적응될 수 있고 결과들은 콘텐츠뿐만 아니라 콘텐츠가 발견될 수 있는 위치들로의 링크들 또는 참조들을 포함할 수 있다는 것을 이해해야 할 것이다.
따라서, 본 발명은 특정 실시예들에 관하여 설명되었지만, 본 발명은 다음의 청구항들의 범위 내의 모든 변경들 및 균등물들을 포함하도록 의도되었다는 것을 알 것 이다.
<관련 출원에 대한 상호 참조>
본 명세서는 다음의 공통으로 양도된 공동 계류중인 미국 특허 출원들과 관련이 있다.
- 가출원 번호 60/553,577, 2004년 3월 15일 출원, 발명의 명칭 "Search Systems and Methods with Integration of User Judgments Including Trust Networks";
- 출원 번호 10/812,719, 2004년 3월 29일 출원, 발명의 명칭 "Search Using Graph Colorization and Personalized Bookmark Processing";
- 출원 번호 10/942,335(대리인 사건 번호 017887-015000US), 2004년 9월 15일 출원, 발명의 명칭 "Automatic Updating of Trust Networks in Recommender Systems";
- 가출원 번호 60/614,232(대리인 사건 번호 017887-013710US), 2004년 9월 28일, 발명의 명칭 "Search Systems and Methods with Integration of User Judgments."
이들 출원의 각각의 명세서는 모든 목적을 위하여 본 명세서에 참조로 통합된다.

Claims (9)

  1. 사용자 질의(user query)에 응답하는 방법으로서,
    제1 사용자로부터 질의를 수신하는 단계와;
    상기 질의에 관련된 적중들(hits)의 리스트를 생성하는 단계와;
    상기 적중들 중 첫 번째 것에 대한 제1 사용자 판단 - 상기 제1 사용자 판단은 상기 제1 사용자에 의해 이전에 제공된 것임 - 에 부분적으로 기초하여, 그리고 상기 적중들 중 두 번째 것에 대한 제2 사용자 판단 - 상기 제2 사용자 판단은 상기 제1 사용자에 대한 신뢰 네트워크(trust network)의 멤버인 제2 사용자에 의해 이전에 제공된 것임 - 에 부분적으로 기초하여 상기 적중들의 리스트를 수정하는 단계와;
    상기 수정된 적중들의 리스트를 상기 사용자에게 전송하는 단계
    를 포함하는 방법,
  2. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰 네트워크는 사회적 네트워크를 참조하여 상기 사용자에 의해 정의되는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 신뢰 네트워크는 상기 사용자에 의해 정의되고 검색될 분야(area)들의 세트 중 특정 분야와 관련되는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 검색될 분야들은 쇼핑 분야, 뉴스 분야, 및 여행 분야를 포함하는 방법.
  5. 사용자 질의에 응답하는 방법으로서,
    제1 사용자에게 사회적 네트워크 데이터를 제시하는 단계 - 상기 사회적 네트워크 데이터는 다수의 다른 사용자들 및 그들 간의 관계들을 포함함 - 와;
    상기 다른 사용자들 중 신뢰 네트워크에 포함시키기 위한 하나 이상의 사용자의 선택을 상기 제1 사용자로부터 수신하는 단계와;
    상기 제1 사용자로부터 질의를 수신하는 단계와;
    상기 질의에 응답하는 단계
    를 포함하고,
    상기 질의에 응답하는 단계는, 상기 신뢰 네트워크 내의 상기 다른 사용자들 중 하나에 의해 이전에 정의된 사용자 판단에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 질의에 대한 검색 결과를 수정하는 단계
    를 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 검색 결과를 수정하는 단계는,
    상기 신뢰 네트워크 내의 상기 다른 사용자들 각각에 의해 이전에 입력된 사용자 판단들에 기초하여 각 검색 적중에 대한 집합 평가(aggregate rating)를 계산하는 단계와;
    상기 집합 평가에 적어도 부분적으로 기초한 순서로 상기 검색 적중들을 배열하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 집합 평가는 상기 신뢰 네트워크 내의 상기 다른 사용자들 중의 서로 다른 사용자들에 의한 개개의 평가들의 가중 평균(weighted average)을 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 사용자들 중의 상기 서로 다른 사용자들 각각은 상기 제1 사용자에 의해 가중치를 할당받고 상기 가중치는 상기 개개의 평가들의 가중 평균을 계산하는 데 이용되는 방법.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 사회적 네트워크 데이터를 제시하는 단계는, 상기 사회적 네트워크 데이터를 그래프로 제시하는 단계와 상기 사용자가 상기 그래프와 상호작용하여 상기 다른 사용자들 중 하나를 선택할 수 있게 하는 단계를 포함하는 방법.
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