KR20070098252A - 자동완성 추천어를 정정하여 노출하는 자동완성 추천어제공 방법 및 시스템 - Google Patents

자동완성 추천어를 정정하여 노출하는 자동완성 추천어제공 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20070098252A
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Abstract

본 발명은 사용자의 검색 키워드 입력 상황에 맞추어 노출하는 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하여 노출하는 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템은 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스(suffix)에 따라 색인(indexing)하여 기록하는 질의어 색인 데이터베이스, 사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 자동완성 추천어 추출부, 상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 자동완성 추천어 정정부, 및 상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 자동완성 추천어 노출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
자동완성 추천어, 동음이의어, 오타, 유사어, 바로가기

Description

자동완성 추천어를 정정하여 노출하는 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템{SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING AUTOMATICALLY COMPLETED RECOMMENDED WORD BY CORRECTING AND DISPLAYING THE WORD}
도 1 및 도 2는 종래 기술에 따른 검색 웹페이지 상에서 검색 쿼리를 노출하는 화면을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동완성 추천어 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 자동완성 추천어 제공 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 동음이의어를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 오타를 교정하여 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 유사어를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 바로가기 링크를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 컨텐츠 키워드를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
300: 자동완성 추천어 시스템
301: 질의어 로그 데이터베이스
302: 검색 결과 데이터베이스
303: 자동완성 추천어 추출부
304: 자동완성 추천어 정정부
305: 자동완성 추천어 노출부
본 발명은 사용자의 검색 키워드 입력 상황에 맞추어 노출하는 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하여 노출하는 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 검색 서비스를 제공하는 검색 웹사이트는 사용자로부터 질의어가 입력되면 상기 질의어에 대응하는 검색 결과(예를 들면, 상기 질의어를 포함하는 웹 사이트, 상기 질의어를 포함하는 기사, 상기 질의어를 포함하는 파일명을 갖는 이미지 등)를 사용자에게 제공한다.
현재 검색 서비스는 점차 사용자의 편의를 극대화하는 방향으로 개선되어 가 고 있는데, 이러한 개선 방향의 큰 줄기는 사용자가 적합한 질의어를 입력할 시에 만족할만한 검색 결과를 제공하는 것은 물론이거니와 사용자가 부적합한 질의어를 입력할 시에도 사용자를 만족시킬 수 있는 적절한 검색 결과를 제공하는 것이어야 한다. 특히, 검색 서비스의 이용자층이 확대되면서 적절한 질의어에 대한 충분한 배경 지식이 없는 사용자가 늘어남에 따라 사용자에게 적절한 쿼리를 가이드(guide)할 필요성이 제기된다.
이에 따라 현재 검색 웹사이트는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자의 질의어 입력 상황에 맞추어 적절한 검색 쿼리를 제공한다.
도 1 및 도 2는 종래 기술에 따른 검색 웹페이지 상에서 검색 쿼리를 노출하는 화면을 도시한 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 검색 웹사이트는 사용자가 "네이"라는 질의어를 입력하는 중에 "네이트", "네이트온", "네이버", "네이트닷컴" 등의 검색 쿼리를 제공하고, 사용자는 검색 쿼리 중 자신이 입력할 검색 쿼리를 클릭함으로써, 질의어를 전부 입력하지 않아도 원하는 검색 쿼리를 입력할 수 있다. 검색 쿼리는 일정 시간 동안의 검색 빈도수가 높은 순으로 또는 사전 순으로 우선 제공된다.
그러나, 검색 웹사이트는 검색 쿼리 제공 시 부정확한 키워드, 결과 퀄러티가 고려되지 않은 키워드, 오타 키워드, 사회적 금칙어를 구별하지 않고 사용자의 검색 빈도수에 따라 그대로 제공함으로써, 사용자로 하여금 부적합한 검색 결과를 유도한다는 문제점이 제기되고 있다.
도 2의 도면부호(201)에 도시한 바와 같이, 검색 웹사이트는 사용자가 입력 한 질의어와 연관된 검색 쿼리를 제공하는데 있어서, 부정확한 검색 쿼리를 제공한다. 검색 웹사이트는 사용자가 "위대한" 이라는 질의어를 입력하는 상황에 맞추어 "위대한 유산", "위대한 캣츠비", "위대한 개츠비", "위대한 캐츠비" 등의 검색 쿼리를 제공하는데, "위대한 개츠비", "위대한 캐츠비"는 "위대한 캣츠비"를 잘못 표기한 키워드이다. 검색 웹사이트는 정확한 질의어 입력 시에만 정확한 검색 결과를 제공하기 때문에, 사용자가 "위대한 캣츠비"를 선택해야지만 사용자가 원하는 좋은 검색 결과를 제공한다. 그러나, 사용자가 "위대한 캐츠비", "위대한 개츠비"를 잘못 선택한 경우, 검색 웹페이지는 사용자가 원하는 좋은 검색 결과를 제공하지 못하고 잘못된 검색 결과를 제공하게 되는 문제점이 있다.
또한, 도면부호(202)에 도시한 바와 같이, 검색 웹사이트는 사용자가 "정만호"라는 질의어 입력 상황에 맞추어 "정만호 부인 사진", "정만호 아들 사진", "정만호 미니홈피" 등의 검색 쿼리를 제공한다. 이러한 경우, 검색 웹사이트는 "정만호 부인 사진", "정만호 아들 사진" 등과 같이 결과 퀄러티(Quality)가 고려되지 않은 키워드를 제공함으로써 사용자가 "정만호 부인 사진"을 선택하는 경우, 사용자가 원하는 좋은 검색 결과를 제공하지 못하고 검색 결과가 보장되지 않은 검색 결과를 제공하게 되는 문제점이 있다. 이는, 좋은 검색 결과로 사용자를 유도하지 못하고 잘못 찾은 검색 결과를 그대로 답습하여 한 명이 헤매면 모두가 같이 헤매게 된다는 문제점이 있다.
또한, 도면부호(203)에서 도시한 바와 같이, 검색 웹사이트는 사용자가 "아리리" 라는 질의어 입력 상황에 맞추어 "아리리버" 라는 검색 쿼리를 제공한다. 그러나, "아리리버"는 "아이리버" 라는 키워드를 잘못 입력한 경우에 표기되는 키워드이다. 그러나, 검색 웹사이트는 사용자가 오타 키워드를 입력한 경우에도 오타 정정 없이 다른 사용자들이 많이 입력한 키워드라 판단하여 오타 키워드를 검색 쿼리로 제공한다는 문제점이 있다. 따라서, 검색 웹사이트는 오타 검색 쿼리에 대한 좋지 않은 검색 결과를 제공함으로써, 검색 신뢰도를 떨어뜨린다는 문제점까지 제기된다.
또한, 도면부호(204)에서 도시한 바와 같이, 검색 웹사이트는 사용자가 "혈의 누" 라는 질의어 입력 상황에 맞추어 "혈의 누 범인", "혈의 누 줄거리", "혈의 누 뜻" 등의 검색 쿼리를 제공한다. 그러나, "혈의 누 범인", "혈의 누 결말" 등의 검색 쿼리는 영화의 중요 내용에 관한 정보로서 그에 대응하는 검색 결과가 제공된다면 영화, DVD 판매 업체에 손해를 입힐 수 있는 문제점이 있다.
따라서, 좋은 검색 결과를 제공할 수 있는 검색 쿼리만을 제공함으로써, 사용자를 좋은 검색으로 유도하는 새로운 기술의 출현이 요청되어 있다.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자의 검색 키워드 입력 상황에 맞추어 실시간으로 노출하는 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하여 노출함으로써, 좋은 검색 결과로 유도하는 자동완성 추천어를 제공하는 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템은 검색 키워드 와 연관하여 검색 빈도수, 검색 결과 건수, 검색 페이지 클릭율이 높은 자동완성 추천어를 노출함으로써, 사용자를 좋은 검색 결과로 유도할 수 있는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템은 자동완성 추천어 중 동음이의어가 있는 경우, 상기 동음이의어에 대한 부가 정보를 상기 자동완성 추천어와 함께 노출시켜 사용자의 자동완성 추천어 선택에 도움을 줄 수 있는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템은 검색 키워드에 오타가 있는 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하여 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어를 노출하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템은 외래어 발음 등 올바른 키워드 입력이 어려운 검색 키워드를 판단하고, 유사한 자동완성 추천어와 함께 대표 키워드를 노출하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템은 검색 키워드에 맞추어 자동완성 추천어를 노출함으로써, 사용자의 검색 키워드 입력 시간을 단축시키고, 사용자의 검색 키워드 입력 편의를 도모하는 것을 그 목적으로 한다.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 자동완성 추천어 시스템은 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스(suffix)에 따라 색인(indexing)하여 기록하는 질의어 색인 데이 터베이스, 사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 자동완성 추천어 추출부, 상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 자동완성 추천어 정정부, 및 상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 자동완성 추천어 노출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 자동완성 추천어 제공 방법은 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스에 따라 색인하여 질의어 색인 데이터베이스에 기록하는 단계, 사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 단계, 상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 단계, 및 상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 자동완성 추천어 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
자동완성 추천어 시스템(300)은 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스에 따라 색인하여 기록하는 질의어 색인 데이터베이스(301)와, 사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 자동완성 추천어 추출부(303)와, 상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 자동 완성 추천어 정정부(304)와, 상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 자동완성 추천어 노출부(305)를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 질의어 색인 데이터베이스(301)는 각 질의어별로 검색 빈도를 포함하고, 상기 검색 빈도의 순으로 상기 질의어 로그를 정렬하여 기록하고, 자동완성 추천어 추출부(303)는 질의어 색인 데이터베이스(301)로부터 검색 빈도 순으로 정렬된 소정 개수의 자동완성 추천어 리스트를 추출한다. 이때, 자동완성 추천어 노출부(305)는 상기 자동완성 추천어 리스트를 사전순으로 정렬하여 노출할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 자동완성 추천어와 연관하여 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 기록하는 검색 결과 데이터베이스(302)를 더 포함한다. 이 경우, 자동완성 추천어 추출부(303)는 검색 결과 데이터베이스(302)로부터 상기 자동완성 추천어와 연관된 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 추출하고, 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 결과 건수의 순 및 상기 결과 페이지 클릭율의 순으로 상기 자동완성 추천어 리스트를 정렬한다. 예를 들어, 자동완성 추천어 정정부(304)는 검색 빈도수, 상기 검색 결과 건수, 상기 결과 페이지 클릭율이 높은 순으로 상기 자동완성 추천어 리스트를 정렬할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 추천 기준에 따라 자동완성 추천어를 정정하기 위하여, 상기 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어가 추출되지 않은 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하 는 오타 교정 엔진(304a)과, 상기 자동완성 추천어가 소정의 사전 데이터베이스에 저장된 국어사전, 영어사전, 백과사전 및 표제어 중 두 가지 이상에 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성하는 동음이의어 추천 엔진(304b)과, 상기 추출된 자동완성 추천어 중 유사한 자동완성 추천어로부터 대표 키워드를 판단하고, 상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시키는 유사어 추천 엔진(304c)과, 상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 링크를 생성하는 바로가기 링크 생성 엔진(304d)을 포함한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 있어서, 자동완성 추천어 제공 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 자동완성 추천어 제공 방법은 도 3에 도시한 것과 같은 자동완성 추천어 시스템(300)에 의해 수행될 수 있다.
단계(S401)에서, 자동완성 추천어 시스템(300)은 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스에 따라 색인하여 질의어 색인 데이터베이스(301)에 기록한다.
상기 질의어 로그는 자동완성 추천어 시스템(200)이 유지하는 소정의 검색 웹사이트에서 사용자들이 입력한 전체 질의 셋(query set)일 수 있으며, 각 질의어별로 검색 빈도를 포함할 수 있다. 상기 검색 빈도는 예를 들어, 특정 질의어가 일정 기간 내에 몇 회 입력되는가를 분석하여 생성한 일종의 통계 정보일 수 있다.
따라서, 하나의 질의어는 하나의 방법으로만 색인되는 것이 아니라, 그 색인된 방법에 따라 자소단위, 음절단위, 서픽스로 모두 분류될 수 있다. 예를 들어, "당나귀"라는 질의어 로그는 "ㄷ", "다", "당", "당ㄴ", "당나", "당낙", "당나구 ", "당나귀"와 같은 자소단위로 색인됨과 동시에, "당", "당나", "당나귀"라는 음절단위로도 색인되며, 또한 이와 함께 "귀", "나귀", "당나귀"라는 서픽스로도 색인될 수 있다.
일어, 한자와 같은 외래 문자와 구별되는 한글의 가장 커다란 특성은 자소단위로 구성된다는 점이다. 즉, 한글은 초성 19개, 중성 21개, 종성 28개의 기본 자소를 규칙적으로 결합하여 하나의 문자를 생성한다.
본 발명에서 사용되는 "자소단위"라는 용어는 위에서 설명한 초성, 중성, 종성의 각각과 같이 일반적 의미의 자소를 포함함은 물론이고, 초성과 종성이 결합된 모든 글자 및 단어를 모두 포함한다. 예를 들어, "다"라는 용어는 "ㄷ"과 "ㅏ"라는 2개의 자소단위로 나누어질 수도 있지만, 그 자체로 하나의 자소단위에 해당할 수 있다.
또한, 본 발명에서 "자소단위"라는 용어는 "입력 단말기의 최소 입력 단위"의 개념을 포함한다. 예를 들어, 한글 2벌식 키보드에서는 "ㅘ"를 입력하기 위해 "ㅗ"와 "ㅏ"를 입력해야 하는데, 단순한 자소단위라면 "와우"라는 단어는 "ㅇ", "와", "와ㅇ", "와우"로 색인(indexing) 되겠지만, 본 발명에서의 "자소단위"는 상술한 바와 같이 "입력 단말기의 최소 입력 단위"의 개념을 포함하기 때문에, 한글 2벌식 키보드의 경우 "ㅇ", "오", "와", "왕", "와우"로 색인될 수 있다. 또한, 입력 단말기가 다른 입력 방식을 따르는 단말기로 바뀌면 그에 따라 최소 단위 입력의 색인은 변경될 수 있다.
일반적으로 서픽스(suffix)는 접사(接辭)의 하나로 낱말의 끝에 붙어 의미를 첨가하여 다른 낱말을 이루는 말로서, 단독으로는 사용할 수 없고 항상 다른 단어의 어근 뒤에 결합되어 여러가지 의미를 첨가해 주는 역할을 하는 접미사를 의미한다. 예를 들어, 체언에 붙는 접미사로는 존칭을 나타내는 '-님'이나 동작주(動作主)를 나타내는 '-수', '-자' 등과, 복수를 표시하는 '-들', 그 밖에 '-화', '-식', '-적' 등이 있으며, 용언에 붙는 접미사로는 사동, 피동을 나타내는 이, 히, 리, 기, 우 등을 들 수 있다.
그러나, 본 발명에서 사용되는 "서픽스(suffix)"라는 용어는 위에서 설명한 일반적 의미의 접미사를 모두 포함함은 물론이고, 이러한 접미사 외에도 단어의 뒷단에 위치할 수 있는 모든 글자 및 단어를 의미한다.
예를 들어, "국가"라는 용어는 일반적 의미의 접미사에는 해당하지 않지만, '민주국가', '법치국가', '애국가' 등과 같이 다른 단어의 뒷단에 위치할 수 있는 단어에 해당하는바, 본 발명에서 사용되는 서픽스(suffix)의 범주에 포함된다. 이와 같이, 본 발명에서 "서픽스"는 "뒤로부터 음절단위 색인"에 해당하는 개념이며, 상기 "국가"와 같이 하나의 완성된 명사를 완성하지 않더라도 예컨대 "형외과"라는 용어는 그 자체로서는 완성된 명사라 할 수 없지만 "미소성형외과", "홍길동정형외과" 등의 질의어를 완성시키는 역할을 하는 이상, 본 발명에서 사용되는 서픽스(suffix)의 범주에 포함된다.
단계(S402)에서, 자동완성 추천어 시스템(300)은 사용자로부터 검색 키워드를 수신한다. 상기 검색 키워드는 상기 질의어 로그와 같이 상기 사용자가 검색하고자 하는 키워드로서, "장동건"이라는 검색 키워드를 입력하고자 하는 경우 "장", "장동", "장동건", "동건" 등으로 검색 키워드를 입력할 수 있다.
단계(S403)에서, 자동완성 추천어 시스템(300)의 자동완성 추천어 추출부(303)는 질의어 색인 데이터베이스(301)로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출한다. 자동완성 추천어 추출부(303)는 상기 검색 키워드의 입력 상황에 맞게 실시간으로 상기 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어 리스트를 추출할 수 있다. 상기 자동완성 추천어 리스트는 하나 이상의 자동완성 추천어를 포함한 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 자동완성 추천어와 연관하여 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 기록하는 검색 결과 데이터베이스(302)를 포함하고, 자동완성 추천어 추출부(303)는 검색 결과 데이터베이스(302)로부터 상기 자동완성 추천어와 연관된 검색 결과 건수, 결과 페이지 클릭율을 추출한다.
단계(S404)에서, 자동완성 추천어 시스템(300)의 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 빈도수, 상기 검색 결과 건수, 상기 결과 페이지 클릭율이 높은 것을 상기 검색 추천 기준으로 설정하여, 상기 검색 빈도수, 상기 검색 결과 건수, 상기 결과 페이지 클릭율이 높은 순으로 상기 자동완성 추천어 리스트를 정렬할 수 있다. 예컨대, 상기 검색 결과 건수가 많고, 상기 검색 결과에 대한 결과 페이지 클릭율이 높다는 것은 좋은 검색 결과를 제공한다는 것을 의미한다. 따라서, 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 빈도수, 상기 검색 결과 건수, 상기 결과 페이지 클릭율에 따라 상기 자동완성 추천어를 정정할 수 있다.
단계(S405)에서, 자동완성 추천어 시스템(300)의 자동완성 추천어 노출부(305)는 상기 정정된 자동완성 추천어를 노출한다. 즉, 자동완성 추천어 노출부(305)는 상기 검색 빈도수, 상기 검색 결과 건수, 상기 결과 페이지 클릭율이 높은 순으로 정렬된 상기 자동완성 추천어 리스트를 노출할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 추천 기준을 동음이의어 추천, 오타 교정 추천, 유사어 추천, 바로가기 추천 등으로 설정하여 상기 자동완성 추천어를 정정할 수 있다. 이하에서는 각 검색 추천 기준에 따라 상기 자동완성 추천어를 정정하는 방법을 설명한다.
도 5는 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 동음이의어를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 자동완성 추천어가 소정의 사전 데이터베이스에 저장된 국어사전, 영어사전, 백과사전 및 표제어 중 두 가지 이상에 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성하는 동음이의어 추천 엔진(304b)을 포함한다. 상기 사전 데이터베이스는 키워드를 국어사전, 영어사전, 백과사전, 표제어의 영역별로 저장한다. 따라서, 한 언어로서 발음은 동일하나 의미가 다른 두 개 이상의 단어인 "동음이의어"는 국어사전, 영어사전, 백과사전, 표제어 중 두 가지 이상에 포함될 수 있다.
예를 들어, "비"는 "가수"와 "자연현상"에 모두 속하기 때문에 두 가지 이상 의 영역에 포함되고, 사용자가 "가수"로서의 비를 선택하였는지 "자연현상"으로서의 비를 선택하였는지에 따라 검색 결과가 달라지게 된다. 따라서, 동음이의어 추천 엔진(304b)은 "비"라는 키워드에 대하여 "가수", "자연현상"으로 구분하는 부가 정보를 생성하고, 상기 부가 정보가 "비"라는 키워드 노출 시 함께 노출될 수 있도록 상기 "비"와 연관시킨다. 이 밖에도 "바다", "별", "김진표" 등이 동음이의어에 포함될 수 있다.
이 경우, 도면부호(501)에 도시한 바와 같이, 자동완성 추천어 시스템(300)은 동음이의어(비) 노출 시 부가 정보(가수, 자연현상)를 함께 노출시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 동음이의어 추천 엔진(304b)은 상기 자동완성 추천어가 소정의 컨텐츠 키워드에 두 가지 이상 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성한다. 상기 컨텐츠 키워드는 검색 결과가 미리 지정된 키워드로서, "네이버" 라는 키워드에 대해서 "검색 사이트", "기업"으로 검색 결과가 두 가지 이상인 경우, 동음이의어 추천 엔진(304b)은 "네이버"를 컨텐츠 키워드로 판단하고, 두 가지 검색 결과에 따른 부가 정보(검색 사이트, 기업)를 생성한다.
이 경우, 도면부호(502)에 도시한 바와 같이, 자동완성 추천어 시스템(300)은 컨텐츠 키워드(네이버) 노출 시 부가 정보(검색 사이트, 기업)를 함께 노출시킬 수 있다.
이처럼, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템(300)은 사용자들이 입력 시 헷갈리기 쉬운 동음이의어를 미리 파악하고, 동음이의어에 따른 부가 정보를 함께 노출함으로써, 미리 검색 쿼리를 걸러낼 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 오타를 교정하여 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어가 추출되지 않은 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하는 오타 교정 엔진(304a)을 포함한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 오타 교정 엔진(304a)은 검색 키워드 입력 시 틀려쓰기 쉬운 철자를 교정하여 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 표제어를 생성한다. 도면부호(601)에 도시한 바와 같이, 오타 교정 엔진(304a)은 검색 키워드로 "predisent" 가 입력된 경우 상기 검색 키워드의 철자를 "president"로 교정하고, 상기 교정된 검색 키워드에 대한 표제어로 "혹시, 찾고 싶은 것이 president 인가요?" 를 생성하고, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 표제어를 노출한다. 오타 교정 엔진(304a)은 상기 표제어의 형식(form) "혹시, 찾고 싶은 것이 인가요?" 를 미리 설정하고, 키워드만 변경하여 교정된 검색 키워드에 대한 표제어를 생성할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 오타 교정 엔진(304a)은 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어가 추출되지 않은 경우, 상기 검색 키워드를 교정하여 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어를 재추출할 수 있도록 한다. 이 경우, 자동완성 추천어 시스템(300)은 질의어 색인 데이터베이스(301)로부터 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어를 추출하고, 도면부호(602)에 도시한 바와 같이, "present", "president"의 자동완성 추천어를 노출한다.
도 7은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 유사어를 노출하는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 추출된 자동완성 추천어 중 유사한 자동완성 추천어로부터 대표 키워드를 판단하고, 상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시키는 유사어 추천 엔진(304c)을 포함한다. 예컨대, 상기 유사한 자동완성 추천어는 "아이엠셈", "아이엠쌤" 등의 부정확한 키워드이고, 상기 대표 키워드는 맞춤법에 올바른 검색 키워드로서, "아이엠샘" 이다. 상기 사용자가 부정확한 키워드 입력 시 좋지 않은 검색 결과가 제공되기 때문에, 도면부호(701)에 도시한 바와 같이, 자동완성 추천어 시스템(300)은 좋은 검색 결과로 사용자를 유도하기 위하여, 상기 대표 키워드(아이엠샘)를 유사한 자동완성 추천어(아이엠셈, 아이엠쌤)와 연관시켜 함께 노출시킨다.
본 발명의 실시예에 따르면, 유사어 추천 엔진(304c)은 외래어 발음 등 대표 키워드를 입력하기 어려운 키워드에 대하여 이용될 수 있으며, 영화명, 드라마명 등 컨텐츠 키워드를 활용할 수 있다. 따라서, 사용자의 검색 키워드 입력에 도움을 줄 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 유사어 추천 엔진(304c)은 상기 유사한 자동완성 추천어를 대표 키워드에 연관시켜 도면부호(702)에서 도시한 바와 같이, 상기 유사한 자동완성 추천어(아이엠셈, 아이엠쌤)는 노출하지 않고, 상기 대표 키워드(아이엠샘)만을 노출한다.
도 8은 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 바로가기 링크를 노출하 는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
자동완성 추천어 정정부(304)는 상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 링크를 생성하는 바로가기 링크 생성 엔진(305d)을 포함한다. 상기 바로가기 링크는 노출된 자동완성 추천어 선택(클릭) 시 검색 결과 페이지로 이동하지 않고, 상기 선택된 자동완성 추천어와 연관하여 기설정된 웹페이지로 바로 이동하기 위한 것이다. 바로가기 링크 생성 엔진(305d)은 상기 웹페이지로 바로 이동하기 위한 URL(Uniform Resource Locator)을 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 생성한다. 도시한 바와 같이, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 바로가기 링크를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하고, 사용자가 노출된 자동완성 추천어 중 "바로가기" 라는 표시가 포함된 "인터파크(바로가기)"를 선택한 경우, "인터파크" 와 연관된 웹페이지로 바로 이동할 수 있도록 한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 바로가기 링크 생성 엔진(305d)은 소정의 검색 영역별 클릭율을 이용하여 상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 검색 링크를 생성한다. 상기 검색 영역별 클릭율은 웹, 지식인, 전문자료, 뉴스 등으로 분야별로 클릭된 횟수를 산출한 것으로, 바로가기 링크 생성 엔진(305d)은 상기 검색 영역별 클릭율이 높은 자동완성 추천어와 연관하여 바로가기 검색 링크를 생성할 수 있다. 상기 바로가기 검색 링크는 상기 분야별 검색 결과로 바로 이동하기 위한 것이고, 바로가기 링크 생성 엔진(305d)은 상기 분야별 검색 결과로 바로 이동하기 위한 URL을 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 생성할 수 있다.
도 9는 본 발명에 따른 자동완성 추천어 시스템에서 컨텐츠 키워드를 노출하 는 화면의 일례를 도시한 도면이다.
도시한 바와 같이, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 자동완성 추천어가 컨텐츠 키워드에 포함되는 경우, 상기 컨텐츠 키워드에 속한 자동완성 추천어(네이버)를 다른 자동완성 추천어(네이버붐, 네이트닷컴, 네이트온 다운로드)와 상이하게 표시하여 노출한다. 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 컨텐츠 키워드를 크거나 굵게 표시하거나 다른 색상으로 또는 아이콘을 포함시켜 다른 자동완성 추천어와 구별되게 노출할 수 있다.
이외에도, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 시스템(300)은 일정 시간 동안의 검색 빈도수가 일정 기준 빈도수 이상으로 증가한 자동완성 추천어를 상기 자동완성 추천어 리스트에서 삭제할 수 있다. 일정 시간 동안의 검색 빈도수가 일정 기준 빈도수 이상으로 증가한 자동완성 추천어는 급상승 키워드로서, 좋지 못한 검색 결과를 제공할 확률이 크다. 이런 경우에 대비하여 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 자동완성 추천어 중에 상기 급상승 키워드가 포함되어 있다면 상기 자동완성 추천어 리스트에서 상기 급상승 키워드를 삭제하여 좋지 못한 검색 결과를 제공하는 키워드를 사전에 노출하지 않음으로써, 사용자에게 좋은 검색 결과를 유도할 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 자동완성 추천어 시스템(300)은 상기 자동완성 추천어의 글자수가 표준 글자수 이상인 경우, 상기 자동완성 추천어를 완성한다. 예를 들어, 상기 표준 글자수는 빈칸 포함 5자 이상일 수 있으며, 자동완성 추천어 정정부(304)는 사용자가 찾고자 하는 자동완성 추천어를 모두 입 력하기 전에 미리 완성된 자동완성 추천어를 추출하고, 자동완성 추천어 노출부(305)는 상기 완성된 자동완성 추천어를 노출한다.
본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명에 따르면, 사용자의 검색 키워드 입력 상황에 맞추어 실시간으로 노출하는 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하여 노출함으로써, 좋은 검색 결과로 유도하는 자동완성 추천어를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 의하면, 검색 키워드와 연관하여 검색 빈도수, 검색 결과 건수, 검색 페이지 클릭율이 높은 자동완성 추천어를 노출함으로써, 사용자를 좋은 검색 결과로 유도할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 의하면, 자동완성 추천어 중 동음이의어가 있는 경우, 상기 동음이의어에 대한 부가 정보를 상기 자동완성 추천어와 함께 노출시켜 사용자의 선택에 도움을 줄 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 의하면, 검색 키워드에 오타가 있는 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하여 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어를 노출할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 의하면, 외래어 발음 등 올바른 키워드 입력이 어려운 검색 키워드를 판단하고, 유사한 자동완 성 추천어를 대표 키워드와 연관시켜 노출할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 자동완성 추천어 제공 방법 및 시스템에 의하면, 검색 키워드에 맞추어 자동완성 추천어를 노출함으로써, 사용자의 검색 키워드 입력 시간을 단축시키고, 사용자의 검색 키워드 입력 편의를 도모할 수 있다.

Claims (23)

  1. 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스(suffix)에 따라 색인(indexing)하여 기록하는 질의어 색인 데이터베이스;
    사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 자동완성 추천어 추출부;
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 자동완성 추천어 정정부; 및
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 자동완성 추천어 노출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 질의어 색인 데이터베이스는,
    각 질의어별로 검색 빈도를 포함하고, 상기 검색 빈도의 순으로 상기 질의어 로그를 정렬하여 기록하고,
    상기 자동완성 추천어 추출부는,
    상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 빈도의 순으로 정렬된 소정 개수의 자동완성 추천어 리스트를 추출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어와 연관하여 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 기록하는 검색 결과 데이터베이스를 더 포함하고,
    상기 자동완성 추천어 추출부는,
    상기 검색 결과 데이터베이스로부터 상기 자동완성 추천어와 연관된 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 추출하고,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 검색 결과 건수의 순 및 상기 결과 페이지 클릭율의 순으로 상기 자동완성 추천어 리스트를 정렬하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 자동완성 추천어가 소정의 사전 데이터베이스에 저장된 국어사전, 영어사전, 백과사전 및 표제어 중 두 가지 이상에 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성하는 동음이의어 추천 엔진을 포함하고,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 부가 정보를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 동음이의어 추천 엔진은,
    상기 자동완성 추천어가 소정의 컨텐츠 키워드에 두 가지 이상 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어가 추출되지 않은 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하는 오타 교정 엔진을 포함하고,
    상기 자동완성 추천어 추출부는,
    상기 질의어 로그 데이터베이스로부터 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어를 추출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 오타 교정 엔진은,
    상기 교정된 검색 키워드와 연관된 표제어를 생성하고,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 생성된 표제어를 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 추출된 자동완성 추천어 중 유사한 자동완성 추천어로부터 대표 키워드를 판단하고, 상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시키는 유사어 추천 엔진을 포함하고,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 유사어 추천 엔진은,
    상기 자동완성 추천어와 연관된 상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어 노출부로 전달하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 링크를 생성하는 바로가기 링크 생성 엔진을 포함하고,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 바로가기 링크를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 바로가기 링크 생성 엔진은,
    소정의 검색 영역별 클릭율을 이용하여 상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 검색 링크를 생성하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  12. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 자동완성 추천어가 컨텐츠 키워드에 포함되는 경우, 상기 컨텐츠 키워드에 속한 자동완성 추천어를 다른 자동완성 추천어와 상이하게 표시하여 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  13. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    일정 시간 동안의 검색 빈도수가 일정 기준 빈도수 이상으로 증가한 자동완성 추천어를 상기 자동완성 추천어 리스트에서 삭제하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  14. 제3항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어 정정부는,
    상기 자동완성 추천어의 글자수가 표준 글자수 이상인 경우, 상기 자동완성 추천어를 완성하고,
    상기 자동완성 추천어 노출부는,
    상기 완성된 자동완성 추천어를 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 시스템.
  15. 질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스(suffix)에 따라 색인(indexing)하여 질의어 색인 데이터베이스에 기록하는 단계;
    사용자로부터 검색 키워드를 수신하여 상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 단계;
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 단계; 및
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 자동완성 추천어와 연관하여 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 검색 결과 데이터베이스에 기록하는 단계를 더 포함하고,
    질의어 로그를 자소단위, 음절단위 또는 서픽스(suffix)에 따라 색인(indexing)하여 질의어 색인 데이터베이스에 기록하는 상기 단계는,
    각 질의어별로 검색 빈도를 포함하고, 상기 검색 빈도의 순으로 상기 질의어 로그를 정렬하여 상기 질의어 색인 데이터베이스에 기록하는 단계이고,
    상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 상기 단계는,
    상기 질의어 색인 데이터베이스로부터 상기 검색 빈도의 순으로 정렬된 소정 개수의 자동완성 추천어 리스트를 추출하고, 상기 검색 결과 데이터베이스로부터 상기 자동완성 추천어와 연관된 검색 결과 건수 및 결과 페이지 클릭율을 추출하고,
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 상기 단계는,
    상기 검색 결과 건수의 순 및 상기 결과 페이지 클릭율의 순으로 상기 자동완성 추천어 리스트를 정렬하여 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 자동완성 추천어가 소정의 사전 데이터베이스에 저장된 국어사전, 영어사전, 백과사전 및 표제어 중 두 가지 이상에 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어 와 연관된 부가 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 상기 단계는,
    각 자동완성 추천어 및 상기 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 노출하는 단계인 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 자동완성 추천어가 소정의 컨텐츠 키워드에 두 가지 이상 포함되는 경우, 각 자동완성 추천어와 연관된 부가 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 검색 키워드와 연관된 자동완성 추천어가 추출되지 않은 경우, 상기 검색 키워드의 오타를 교정하는 단계를 포함하고,
    상기 검색 키워드와 연관된 적어도 하나의 자동완성 추천어를 추출하는 상기 단계는,
    상기 질의어 로그 데이터베이스로부터 상기 교정된 검색 키워드와 연관된 자 동완성 추천어를 추출하는 단계인 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 교정된 검색 키워드와 연관된 표제어를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 상기 단계는,
    상기 생성된 표제어를 노출하는 단계인 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 추출된 자동완성 추천어 중 유사한 자동완성 추천어로부터 대표 키워드를 판단하는 단계; 및
    상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시키는 단계를 포함하고,
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 상기 단계는,
    상기 대표 키워드를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하는 단계인 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  22. 제16항에 있어서,
    상기 추출된 자동완성 추천어를 소정의 검색 추천 기준에 따라 정정하는 상기 단계는,
    상기 자동완성 추천어와 연관된 바로가기 링크를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 정정된 자동완성 추천어를 노출하는 상기 단계는,
    상기 바로가기 링크를 상기 자동완성 추천어와 연관시켜 노출하는 것을 특징으로 하는 자동완성 추천어 제공 방법.
  23. 제15항 내지 제22항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100892990B1 (ko) * 2008-09-19 2009-04-10 김수현 검색사이트의 자동비교 검색시스템 및 검색방법
KR100899203B1 (ko) * 2007-04-27 2009-05-27 주식회사 다음커뮤니케이션 검색 서비스 제공 장치 및 그 방법
KR100911301B1 (ko) * 2007-12-28 2009-08-11 엔에이치엔(주) 오타 판단 방법 및 시스템
WO2010038923A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-08 Korea Institute Of Science & Technology Information System and method of auto-complete with query type under guarantee of search results and storage media having program source thereof
KR101016519B1 (ko) * 2008-12-05 2011-02-24 엔에이치엔(주) 추천 질의어 제공 방법 및 시스템
KR101021421B1 (ko) * 2008-10-14 2011-03-14 엔에이치엔(주) 오타 판단 방법 및 시스템
KR101051422B1 (ko) * 2008-10-01 2011-07-25 한국과학기술정보연구원 검색 결과가 보장된 질의어 유형별 자동완성 시스템 및 방법 및 프로그램을 기록한 기록매체
KR20110127862A (ko) * 2010-05-20 2011-11-28 주식회사 케이티 컨텐츠 검색을 위한 자동 완성 문장 제공 방법 및 시스템
KR101385210B1 (ko) * 2012-08-20 2014-04-17 주식회사 네오위즈인터넷 문자입력장치 및 그의 단어제공방법
KR101446468B1 (ko) * 2012-11-28 2014-10-06 (주)이스트소프트 자동완성 질의어 제공 시스템 및 방법
KR101483433B1 (ko) * 2013-03-28 2015-01-16 (주)이스트소프트 오타 교정 시스템 및 오타 교정 방법
KR101482143B1 (ko) * 2012-09-21 2015-01-21 주식회사 케이티 자동 완성어의 유형에 기초하여 부가 정보를 제공하는 장치 및 방법
KR20150008566A (ko) * 2013-07-15 2015-01-23 에스케이플래닛 주식회사 검색 서비스 제공 시스템 및 방법
KR101582155B1 (ko) * 2014-08-06 2016-01-04 네이버 주식회사 문자 수정이 용이한 문자 입력 방법과 시스템, 그리고 기록 매체 및 파일 배포 시스템
KR20160033904A (ko) * 2014-09-19 2016-03-29 네이버 주식회사 검색 질의 내 지식 오류 교정 방법 및 시스템
KR101632063B1 (ko) * 2015-04-10 2016-06-20 네이버 주식회사 네트워크를 통한 추천업체 및 광고업체의 검색 결과 리스트 제공 방법 및 시스템
KR102046640B1 (ko) * 2019-07-22 2019-12-02 (주)위세아이텍 빅데이터 표준화를 위한 표준용어 자동 추천 장치 및 방법
KR102153259B1 (ko) * 2020-03-24 2020-09-08 주식회사 데이터스트림즈 데이터 도메인 추천 방법 및 추천된 도메인을 이용하여 통합 데이터 저장소 관리 시스템을 구축하는 방법
WO2022146126A1 (ko) * 2021-01-04 2022-07-07 고려대학교 산학협력단 의학용어 오탈자 수정 장치 및 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101002230B1 (ko) * 2008-09-22 2010-12-20 케이티하이텔 주식회사 바로 가기 서비스 시스템 및 그 방법
KR101433737B1 (ko) * 2012-09-03 2014-08-27 명수이 검색 시스템

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000045107A (ko) 1998-12-30 2000-07-15 이계철 음소단위의 적합도함수를 이용한 한글 유사단어 검색방법
US6564213B1 (en) 2000-04-18 2003-05-13 Amazon.Com, Inc. Search query autocompletion
JP2002101178A (ja) 2000-09-21 2002-04-05 Sony Corp 携帯通信端末および画面表示方法
KR20050106613A (ko) 2004-05-06 2005-11-11 부산대학교 산학협력단 단어자동완성시스템
KR100707725B1 (ko) 2005-05-16 2007-04-16 엔에이치엔(주) 자동완성 질의어 제공 시스템, 방법 및 상기 방법을실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터에서 판독 가능한기록 매체
KR20070024771A (ko) * 2005-08-30 2007-03-08 엔에이치엔(주) 질의어 자동변환을 이용한 자동완성 질의어 제공 시스템 및방법

Cited By (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100899203B1 (ko) * 2007-04-27 2009-05-27 주식회사 다음커뮤니케이션 검색 서비스 제공 장치 및 그 방법
KR100911301B1 (ko) * 2007-12-28 2009-08-11 엔에이치엔(주) 오타 판단 방법 및 시스템
KR100892990B1 (ko) * 2008-09-19 2009-04-10 김수현 검색사이트의 자동비교 검색시스템 및 검색방법
WO2010038923A1 (en) * 2008-10-01 2010-04-08 Korea Institute Of Science & Technology Information System and method of auto-complete with query type under guarantee of search results and storage media having program source thereof
KR101051422B1 (ko) * 2008-10-01 2011-07-25 한국과학기술정보연구원 검색 결과가 보장된 질의어 유형별 자동완성 시스템 및 방법 및 프로그램을 기록한 기록매체
KR101021421B1 (ko) * 2008-10-14 2011-03-14 엔에이치엔(주) 오타 판단 방법 및 시스템
KR101016519B1 (ko) * 2008-12-05 2011-02-24 엔에이치엔(주) 추천 질의어 제공 방법 및 시스템
KR20110127862A (ko) * 2010-05-20 2011-11-28 주식회사 케이티 컨텐츠 검색을 위한 자동 완성 문장 제공 방법 및 시스템
KR101385210B1 (ko) * 2012-08-20 2014-04-17 주식회사 네오위즈인터넷 문자입력장치 및 그의 단어제공방법
KR101482143B1 (ko) * 2012-09-21 2015-01-21 주식회사 케이티 자동 완성어의 유형에 기초하여 부가 정보를 제공하는 장치 및 방법
KR101446468B1 (ko) * 2012-11-28 2014-10-06 (주)이스트소프트 자동완성 질의어 제공 시스템 및 방법
KR101483433B1 (ko) * 2013-03-28 2015-01-16 (주)이스트소프트 오타 교정 시스템 및 오타 교정 방법
KR20150008566A (ko) * 2013-07-15 2015-01-23 에스케이플래닛 주식회사 검색 서비스 제공 시스템 및 방법
KR101582155B1 (ko) * 2014-08-06 2016-01-04 네이버 주식회사 문자 수정이 용이한 문자 입력 방법과 시스템, 그리고 기록 매체 및 파일 배포 시스템
KR20160033904A (ko) * 2014-09-19 2016-03-29 네이버 주식회사 검색 질의 내 지식 오류 교정 방법 및 시스템
KR101632063B1 (ko) * 2015-04-10 2016-06-20 네이버 주식회사 네트워크를 통한 추천업체 및 광고업체의 검색 결과 리스트 제공 방법 및 시스템
KR102046640B1 (ko) * 2019-07-22 2019-12-02 (주)위세아이텍 빅데이터 표준화를 위한 표준용어 자동 추천 장치 및 방법
KR102153259B1 (ko) * 2020-03-24 2020-09-08 주식회사 데이터스트림즈 데이터 도메인 추천 방법 및 추천된 도메인을 이용하여 통합 데이터 저장소 관리 시스템을 구축하는 방법
WO2022146126A1 (ko) * 2021-01-04 2022-07-07 고려대학교 산학협력단 의학용어 오탈자 수정 장치 및 방법

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