KR20070104782A - 문서와 관련된 상품정보를 제공하는 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

대상문서에 포함된 단어들의 구문분석을 통하여 상품과 관련된 속성 키워드들의 노출빈도 등에 기반한 관련도를 계산하고, 그 관련도를 기초로 대상문서와 가장 관련성이 높은 상품정보를 대상문서의 구독자에게 제공하기 위한 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 상품정보 제공방법은 상품정보 DB에서 상품의 분류정보를 포함하는 상품정보 키워드를 획득하는 단계와 대상문서를 분석하여 상기 속성 키워드 노출횟수를 파악하는 단계와 상기 출현횟수를 기반으로 상품과 대상문서의 관련도를 계산하는 단계와 상기 관련도를 기준으로 하여 상기 대상문서에서 정보가 노출될 대상상품을 결정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 문서에서 나타나는 여러 관련된 정보들의 손실을 최소화하면서 그 문서와 관련된 상품을 결정할 수 있으며, 이를 통해 해당 문서를 읽는 사용자가 관심을 가질 상품의 가격정보 등을 제시하여 사용자가 상품구매를 결정하는데 유익한 정보를 효과적으로 전달할 수 있다.

문서-상품 매칭, 가격비교, 구매

Description

문서와 관련된 상품정보를 제공하는 방법 및 그 장치 {Method and apparatus for serving document related product information}

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품정보 제공방법의 흐름도,

도 2a는 본 발명의 한 실시예에 따라 문서와 상품간의 관련도를 계산하기 위해 사용되는 상품정보와 그로부터 추출된 상품정보 키워드를 도시한 도면,

도 2b는 본 발명의 한 실시예에 따라 상품정보로부터 추출된 상품정보 키워드와 그 유사키워드 및 확장 키워드를 도시한 도면,

도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 분석된 상품정보 키워드의 등장횟수와 이를 기초로 계산된 관련도의 일예를 도시한 도면,

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 대상문서와 관련된 상품정보를 제공하는 장치의 구성도,

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 상품의 판매처에 관한 정보를 제공하고 그로부터 발생하는 수익을 배분하는 상품정보제공 장치의 구성도,

도 6a은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 문서의 내용과 관련된 상품정보가 문서와 함께 제공되는 화면의 일예를 도시한 도면,

도 6b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 상품의 판매처에 대한 비교정보가 제공되는 화면의 일예를 도시한 도면이다.

본 발명은 문서와 관련된 상품정보를 제공하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 상품의 상품분류 정보 등을 활용하여, 상품과 대상문서 간의 관련도를 계산함으로써 대상문서와 관련성이 있는 상품정보를 제공하기 위한 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

인터넷은 상품에 대한 홍보매체 및 상거래의 수단이 되었다. 소비자들은 상품을 구매하기에 앞서 해당상품의 판매처, 가격 등의 정보를 인터넷에서 검색하는 것을 당연하게 생각한다. 또한, 다수의 사용자는 웹서핑중에 획득한 정보들을 통해 새로운 제품에 대한 구매욕구를 느끼기도 한다.

따라서, 사용자가 인터넷을 사용하는 동안에 그 사용자의 관심사와 관련된 상품의 정보를 제공하는 것은 훌륭한 홍보가 된다. 종래에는 사용자가 접속한 컴퓨터의 IP주소 정보를 파악하여 이를 통해 사용자의 접속지역을 파악함으로써 그 지역과 관련된 상품정보를 제공한다거나, 로그인한 사용자의 인터넷 사용정보를 활용하여, 사용자가 빈번히 입력한 키워드와 관련된 상품정보를 제공하는 방법이 사용되었다.

또한, 사용자가 열람하고 있는 문서의 내용이 사용자의 관심사와 관련되어 있다는 점을 고려하여 홍보효과를 높이기 위한 시도들이 있었다. 일 예로서 사용자가 열람하는 웹페이지로부터 제한적인 수의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드에 대해 미리 낙찰받은 광고주가 제공하는 상품정보를 노출하는 방법이 있다. 광고주는 자신이 낙찰받은 키워드와 관련된 정보를 제공하여 사용자의 구매율을 높이고자 하므로, 간접적이지만 사용자가 열람하는 문서의 내용과 관련된 상품정보가 제공되는 것이다.

그러나 광고주는 자신이 입찰한 키워드와 관련된 상품정보를 제시하는 것에 불과하므로, 대상문서로부터 추출된 키워드가 문서의 내용과 관련성이 적은 경우 사용자에게 노출되는 정보와 대상문서 내용 간의 관련성이 보장되지 않는다.

또한, 상대적으로 해당 키워드와의 관련성이 적더라도 높은 입찰가를 제시한 광고주의 정보가 제시되는 경우에도 역시, 사용자에게 노출되는 정보와 대상문서 내용 간의 관련성이 보장되지 않는다.

따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상품분류 정보, 상품명, 제조사명칭 등을 포함하는 상품정보 키워드를 이용한 사용자 열람문서 분석과정을 통해, 문서의 내용과 가장 관련도가 큰 상품에 대한 정보를 사용자에게 제공함으로써 사용자를 상품의 판매처로 유인할 수 있는 상품정보 제공방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.

또한, 본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 사용자가 열람하는 문서의 내용과 관련된 상품의 정보를 제공하고, 그에 대한 사용자 요청에 의하여 상품의 판매처에 대한 추가적인 정보를 제공하며, 판매처 정보의 제공으로 상품의 구입에 이르게 된 사용자의 구매금액의 일부를 분배하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.

상기 기술적 과제는 본 발명에 따라, 상품에 대한 분류정보 및 상품명을 포함하는 상품정보 키워드를 획득하는 단계와 문서 내에서 상품정보 키워드가 등장하는 횟수를 포함하는 소정의 기준에 따라 문서와 상품 간의 관련도를 계산하는 단계와 계산된 관련도에 따라 문서와 관련된 상품을 결정하는 단계를 포함하는 상품정보 제공방법에 의해 달성된다.

한편, 본 발명의 다른 분야에 따르면 상기 기술적 과제는 상품에 대한 분류정보 및 상품명을 포함하는 상품정보 키워드를 획득하는 키워드 획득부와 문서 내에서 상품정보 키워드가 등장하는 횟수를 포함하는 소정의 기준에 따라 문서와 상품 간의 관련도를 계산하는 관련도 계산부와 계산된 관련도에 따라 상기 문서와 관련된 상품을 결정하는 관련상품 결정부를 포함하는 상품정보 제공장치에 의해서도 달성된다.

상기 문서와 관련된 상품정보를 제공하는 장치는 제공된 상품정보에 대한 사용자의 요청을 받아들이는 사용자요청 수신부와 사용자의 요청에 따라 상품을 제공하는 적어도 하나의 판매처에 대한 정보를 제공하는 판매처정보 제공부와 상기 판매처 정보를 통해 사용자가 접근한 판매처에서의 구매정보를 획득하는 구매정보 획득부와 사용자의 구매정보에 따라 매출액 금액의 일부를 과금하는 매출액 과금부를 더 포함하는 것이 바람직하다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 문서와 관련된 상품정보를 제공하는 방법 및 그 장치에 대하여 설명한다.

본 명세서에서 지속적으로 사용되는 문서(document)라 함은 전자적인 방법으로 기록된 문서를 의미하는 것으로, 특정한 파일의 형식이나 확장자에 한정되는 것은 아니라 할 것이며, 인터넷상에서 브라우저를 통해 보이는 웹 페이지의 개념 또는 전자적인 수단으로 제공되는 이메일의 개념을 포함한다.

또한, 본 명세서에서 지속적으로 사용되는 상품은 유형물에 한정되지 않고 서비스의 개념을 포함한다. 또한, 상품의 제공에 대해 대가가 지급될 것을 요하지 않는다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 상품정보 제공방법의 흐름도이다.

상품정보 키워드를 획득하는 단계(S110)는 문서와의 관련성을 계산하기 위해 각 상품에 대한 상품정보 키워드를 확보하는 단계이다.

상품정보 키워드는 분류정보 키워드, 상품명칭 키워드, 출처표시 키워드, 사양정보 키워드를 포함할 수 있다. 분류정보 키워드는 해당상품의 분류정보를 나타낸다. 상품의 분류정보는 관념적으로 각 상품의 상위개념으로 사용되는 키워드들의 집합을 포함하는 개념으로서, 바람직하게는 상품판매자들이 편의를 위해 구축한 분류정보의 형태를 의미한다. 상품명칭 키워드는 상품의 모델명 내지는 제품명을 나타낸다. 출처표시 키워드는 상품의 제조사 정보 또는 유통사 정보를 나타낸다. 사양정보 키워드는 상품의 세부사양을 나타내는 키워드들로 구성되며 특정분류의 상품들 내에서만 사용되는 사양에 과한 키워드를 사용하는 것이 효율적이다.

일 예로 상품정보 키워드는 상품판매 사이트 또는 상품정보 비교사이트로부 터 원격접속을 통해 직접 획득될 수 있다. 그러나 문서와 상품 간의 관련도를 계산하는 과정은 상품판매 사이트 내지 상품정보 비교사이트들의 주관심사가 아니므로 일반적인 상황에서는 상품판매 사이트들이 유지하고 있는 상품정보 DB(210)로부터 상품정보 키워드(220)을 추출하는 작업이 추가적으로 요구된다. 문서와 상품간의 관련도를 계산하는 과정의 효율성과 안정성을 위해서는, 별도의 데이터베이스(DB)에 상품정보 키워드를 저장하고 관리하는 것이 바람직하다.

문서와 상품간의 관련도를 계산하는 단계(S120)는 상품정보 키워드가 문서에 등장하는 횟수를 기반으로 문서와 상품간의 관련도를 계산하는 단계이다. 일 예로 문서와 상품간의 관련도는 문서에 상품정보 키워드가 등장하는 횟수에 가중치를 곱하여, 그 값들을 더함으로써 계산될 수 있다.

문서와 상품간의 관련도를 결정하기 위해 모든 상품정보 키워드가 사용될 수도 있지만, 경우에 따라서는 상품정보 키워드의 일부만을 활용하여 관련도를 계산하는 것이 효율적일 수 있다. 일 예로, 상품의 분류를 나타내는 상품정보 키워드 중에서 상대적으로 하위분류에 속하는 키워드만을 활용하여 문서와의 관련도를 계산하고, 그로서 문서와 관련된 상품을 결정하기에 부족한 경우에 상대적으로 상위분류에 속하는 상품분류 키워드까지 고려하는 것이 바람직할 수 있다.

관련도 계산과정에서 각 상품정보 키워드의 등장횟수에 곱해지는 가중치는 키워드에 따라 달리 부가될 수 있으며, 가중치들을 조정하기 위해 여러 학습알고리즘이 사용될 수 있다.

또한 상품정보 키워드들 중 분류정보 키워드간의 가중치 배분과 관련하여 바 람직하게는 분류계층에서 하위분류에 속하는 키워드에 대해 상위분류 키워드 이상의 가중치를 부여하는 것이 바람직할 수 있다. 일 예로서 '가전 > 디지털카메라 > DSLR '의 상품분류 정보를 가지고 모델명이 'EOS 350D'인 상품에 대해 문서와의 관련도를 계산하는 경우에 있어서, 분류계충에서 상위분류에 속하는 키워드인 '디지털카메라'가 1회 등장하는 문서보다 하위분류에 속하는 키워드인 'DSLR'이 동일한 조건으로 1회 등장하는 문서가 상품과의 관련도가 큰 것으로 판단하는 것이 바람직할 수 있다. 그러나 상품정보 키워드가 등장하는 다른 조건을 추가적으로 반영하는 경우에는 결과가 달라질 수 있다.

또한, 상품정보 키워드의 유사 키워드가 문서에서 등장하는 경우를 더 고려하여 관련도를 산출할 수 있다.

유사키워드란 상품정보 키워드를 다른 언어로 표현한 경우, 상품정보 키워드의 약어, 일부 철자의 오류를 포함하는 경우 등 표현형태의 차이는 있으나 사용자들이 상품정보 키워드로 인식할 가능성이 있는 키워드들을 의미한다.

일 예로 상품의 제조사에 관한 상품정보 키워드인 'Panasonic'의 경우에 있어서 사용자는 한글명칭인 '파나소닉'으로 언어를 달리하여 표현할 수 있으며, '파나'등으로 약칭하거나 철자의 혼동으로 'Panassonic'과 같이 잘못 표기할 수도 있다. 이러한 경우 '파나소닉','파나','Panassonic'을 관련도의 계산과정에서 배제하는 것은 부적절하며, 상품정보 키워드 ''Panasonic'의 유사어로서 관련도의 계산과정에 반영하는 것이 바람직하다. 또한 효율적인 관리를 위해 유사키워드 사전을 유지하는 것이 바람직하다.

관련도의 계산과정에 유사키워드가 문서에 등장하는 경우를 상품정보 키워드가 등장하는 경우에 준하여 처리할 수 있으며, 유사 키워드와 상품정보 키워드와 유사한 정도를 관련도의 계산과정에 반영할 수 있다.

일 예로 상품정보 키워드가 'Panasonic'인 경우에 있어서, 해당 키워드의 공식 한글명칭인 '파나소닉'은 'Panasonic'과 동일하게 취급할 수 있으나, '파나','Panassonic' 등의 키워드가 문서에 등장하는 경우에는 'Panasonic'이 완전한 형태로 등장하는 경우보다 관련도가 낮게 계산되도록 하는 것이 바람직할 수 있다. 특히 '파나'라는 별개의 상품정보 키워드가 존재하는 경우라면 '파나'라는 키워드를 '파나소닉'과 완전히 동일하게 취급하는 것이 타당하지 못하기 때문이다.

또한, 상품정보 키워드와 동일문서에 등장할 확률이 있는 다른 키워드를 확장키워드로 고려하여 관련도를 계산할 수 있다. 두 단어가 하나의 문서에 확률을 나타내는 지표로서 상호정보(mutual information)값이 사용되며, 이 값은 종래에 공지된 여러 계산방법에 의하여 구해질 수 있다.

일 예로 문서에서 '접사', '초점거리'와 같은 키워드가 등장하는 경우라면, 사용자는 해당문서가 '카메라'와 관련된 문서인 것으로 판단할 수 있을 것이므로 '접사', '초점거리'등의 키워드를 '카메라'라는 상품정보 키워드에 준하여 처리하는 것이 바람직하다. 다만, '카메라'라는 키워드가 완전한 형태로 노출된 것은 아니므로 상호정보 값을 반영하여 관련도의 계산에 약간의 감소를 부여할 수 있다. 일 예로 '접사'와 '카메라'의 상호정보 값이 '0.3'이라면 문서에서 '접사'의 1회 등장을 '카메라'의 0.3회 등장으로 치환하여 관련도 계산과정에 반영할 수 있다.

이러한 과정을 통해 동일한 상품명을 가진 다른 분류의 상품을 구별하는 데 기여할 수 있다. 일 예로 동일한 상품명 'E-501'을 가진 청바지와 카메라가 존재하는 경우에, 문서 내에 등장하는 상품정보 키워드가 'E-501'뿐이라면 두 상품의 문서에 대한 관련도는 같은 값을 가질 수 있다. 이러한 경우에 '접사'라는 확장키워드를 고려하면 '카메라'라는 상품정보 키워드가 등장하는 것으로 간주되므로 상기 두 상품 중에서 카메라에 관한 관련도가 더 높게 계산될 것이다.

또한, 인터넷 검색엔진 상에서 해당 상품정보 키워드를 입력한 사용자가 입력한 다른 질의어를 확장키워드로 고려하여 관련도를 계산할 수 있다. 일반적으로 한 키워드를 질의어로 입력한 사용자가 다른 키워드를 질의어로 입력할 확률을 '질의어 - 질의어(query-query)'값으로 지칭하며, 종래의 공지된 계산방법에 따라 계산될 수 있다.

일 예로 컴퓨터를 판매하는 온라인 상점명인 '아이코다'는 특정한 상품의 제조사 명칭에 해당하지 않으므로 상품정보 키워드가 아닐 수 있다. 그러나 '아이코다'는 'PC'라는 키워드를 검색한 사용자가 구매를 위해 추가적으로 입력할 유력한 후보 키워드이다. 따라서 '아이코다'라는 키워드가 문서내에서 등장하는 경우에 상품정보 키워드 'PC'가 문서내에서 등장하는 것에 준하여 처리하는 것이 필요할 수 있다. 다만, 상품정보 키워드 자체가 등장하는 것은 아니므로 두 단어 간의 '질의어 - 질의어(query-query)'값을 고려하여 관련도의 계산에 반영하는 것이 필요하다.

또한, 문서와 상품간의 관련도를 계산하는 과정에 유사한 위치정보를 가지는 문서들을 대표할 수 있는 키워드가 더 고려될 수 있다. 일예로 위치정보는 문서가 존재하는 URL정보를 의미하며 유사한 위치정보를 가지는 문서들을 대표할 수 있는 키워드란 문서가 위치하는 디렉토리의 명칭 내지는 해당문서가 속한 게시판의 명칭을 의미한다. 그외에도 문서를 참조하는 링크의 앵커 텍스트(anchor text) 등이 사용될 수 있다.

상품의 판매자 등에 의하여 제공된 상품정보에 기초하여 추출된 상품정보 키워드들을 보충하기 위한 방법으로서 유사키워드 및 확장키워드 등이 활용될 수 있음을 살펴보았다.

반면에 문서에는 등장하지만 상품과의 관련도를 계산하는 과정에 사용하는 것이 부적절한 키워드들에 대해서도 고려하는 것이 필요하다. 키워드가 일반적인 단어로서 모든 상품과 일정 정도의 관련성이 있거나. 여러 상품군에서 그 품질을 나타내는 단어에 불과한 경우에는 어떤 상품과의 관련도를 계산하는 기준으로 사용하는 것이 부적절할 수 있다. 따라서 이러한 키워드들을 불용어로 처리하여 관련도의 계산과정에서 배제하거나. 그 가중치를 낮게 배정하는 것이 바람직하다. 또한 상품정보로부터 추출된 상품정보 키워드가 불용어인 경우에도 마찬가지이다.

일 예로 'magic'과 같은 용어는 많은 종류의 상품에서 그 효과가 우수함을 나타내기 위하여 관용적으로 사용되는 표현에 불과하므로, 다른 용어와 결합하여 별개의 개념을 형성하는 예외적인 경우가 아니라면 관련도의 계산에 있어서 배제되는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 부적절한 단어들에 대해서는 '불용어 사전' 등을 구축하여 별도로 관리하는 것이 효율적일 수 있다.

문서와 상품간의 관련도를 계산하기 위한 기초자료로서 사용되는 키워드의 범위를 정하는 과정도 중요하지만, 사용자의 의도를 충실히 반영하기 위해서는 키워드가 등장하는 횟수만이 아니라. 키워드가 등장하는 위치에 관한 정보와 그 표현되는 속성까지도 고려하는 것이 바람직하다. 이러한 속성들은 문서와 상품간의 관련도를 계산하는 과정에서 가중치를 조정하는 것으로서 반영될 수 있다.

키워드가 등장하는 위치에 관한 정보란 키워드들이 등장하는 화면상의 위치좌표만이 아니라 상기 텍스트 정보가 속해 있는 영역의 명칭 등의 개념적인 정보를 포함한다. 표현속성이란 텍스트 정보가 사용자에게 보여지는 글자의 크기와 색상, 밑줄, 글자의 기울임 등의 속성을 의미한다. 키워드가 등장하는 위치에 관한 정보와 표현속성은 문서의 파싱(parsing)을 통해 파악될 수 있다.

문서와 관련된 상품을 결정하는 단계(S130)은 관련도를 계산하는 단계(S120)에서 계산된 관련도에 따라 문서와 관련된 상품을 결정하는 단계이다.

문서에 부가하여 제공될 상품정보에 대해 사용자가 거부감을 가지지 않게 하면서도, 많은 접속을 유도하려면 문서와 밀접하게 관련된 상품정보를 제공하는 것이 바람직하다. 따라서 계산된 관련도가 가장 큰 상품을 상기 문서와 관련된 상품으로 결정하는 것이 해결책이 될 것이다. 그러나, 반드시 하나의 상품만을 문서와 관련된 것으로 결정할 필요는 없으며, 경우에 따라서는 상품분류 자체를 문서와 관련된 것으로 결정하는 것이 바람직할 수 있다.

또한, 문서와 관련된 상품을 하나로 결정하는 것이 부적절한 여러가지 상황이 발생할 수 있으며 이러한 경우 대표상품에 대한 정보를 제공하거나, 특정 상품 군에 대한 정보를 제공하는 것이 바람직할 수 있다.

일 예로, 문서에서 상품명을 나타내는 키워드가 등장하지 않는 경우라면 특정 분류에 속하는 여러상품 들에 대한 관련도가 동일 또는 극히 유사하게 계산될 수 있다. 이러한 경우, 특정분류를 대표하는 상품을 상기 문서와 관련된 상품으로 결정하는 것이 바람직할 수 있다. 대표상품은 해당분류 내에서의 판매량, 사용자가 정보를 열람한 횟수, 상품이 출시된 시기 등을 고려하여 선정될 수 있다.

또한, 여러 개의 하위분류에 속하는 상품들에 대해 유사한 관련도를 가지는 문서들의 경우에는 해당 하위분류를 포함하는 상위 상품분류를 문서와 관련된 상품군으로 결정하는 것이 대안일 수 있다.

결정된 상품에 관한 정보를 제공하는 단계(S140)는 문서와 관련된 상품을 결정하는 단계(S130)에서 결정된 상품에 관한 정보를 문서와 함께 제공하는 단계이다. 문서와 함께 제공한다는 의미는 사용자에게 문서가 제공되는 경우에 상품에 대한 정보도 사용자에게 제공된다는 의미로 해석되어야 한다. 따라서 상품에 관한 정보는 문서의 미리 정해진 영역에 노출될 수 있을 뿐 아니라, 별개의 팝업창 또는 클라이언트 프로그램에 의하여 제공될 수 있다.

일 예로, 사용자에게는 해당 상품명, 상품이미지, 가격비교 등의 정보가 제공될 수 있다. 또한, 사용자가 추가적인 정보를 원할 경우 그 요청을 받아들일 수 있는 수단이 제공되는 것이 바람직하다.

사용자에게 제공될 상품에 관한 정보는 동적으로 생성될 수 있다. 일 예로 문서의 미리 정하여진 영역에 상품에 관한 정보가 노출되는 경우에는 스크립트 언 어를 사용하여 사용자에게 제공될 정보를 동적으로 생성할 수 있다.

사용자의 요청에 따라 상품의 판매처 정보를 제공하는 단계(S150)은 문서와 함께 제공된 상품정보에 반응하여 사용자가 클릭 등의 방법으로 요청신호를 보내는 경우에 해당상품에 관한 적어도 하나 이상의 판매처에 관한 정보를 제공하는 단계이다.

제공된 관련상품정보에 흥미를 가진 사용자는 추가적인 정보를 획득하기 위해 상품정보에 대한 클릭 등의 방법으로 요청신호를 보내게 된다. 이에 따라 상품의 판매처에 관한 추가적인 정보의 제공이 이루어진다.

일 예로서 판매처 정보는 여러 판매처에 대한 가격비교정보 등을 포함할 수 있으며 각 판매처에 접속할 수 있도록 지원하는 링크 등의 수단이 제공된다. 또 다른 예로서 관련된 상품정보에 대한 사용자 요청에 의하여 특정한 판매처의 해당 상품판매 페이지로 접속되도록 하는 것도 고려될 수 있다.

또한 바람직하게는 사용자가 판매처 정보를 경유하여 각 판매처에 접속한 기록을 저장하는 것이 요구된다. 접속기록은 추후에 사용자의 상품구매에 따른 매출금액의 일부를 과금하는 기초자료로 사용된다.

구매정보를 획득하는 단계(S160)는 제공된 판매처 정보의 제공으로 판매처에 접속한 사용자의 구매정보를 획득하는 단계이다.

일 예로 사용자의 구매정보는 상품을 판매하는 온라인상의 판매처들로부터 제공될 수 있다. 온라인 판매처들이 보관하는 사용자 구매정보는 과금과정등에 필요한 범위에서 공유될 수 있다. 사용자 구매정보는 실시간으로 전송되어 기록될 수 있으나, 소정의 기간 동안의 구매기록을 모아서 한꺼번에 전달하는 방법으로 수행될 수도 있다. 또한 별도의 클라이언트 프로그램 등을 통하여 수집된 정보를 분석하여 사용자의 구매정보를 직접 획득할 수도 있다.

매출금액의 일부를 과금하는 단계(S170)는 판매처에 접속한 사용자의 구매금액 중에서 문서와 관련된 상품정보의 제공에 기인한 것으로 판단되는 부분에 대해 그 일부를 과금하는 단계이다. 일 예로 각 판매처 별로 미리 적립한 금액에서 매출액이 발생할 때마다 과금액을 차감하는 방법으로 집행될 수 있으며, 소정기간내의 발생매출에 대해 사후적으로 청구하는 방법으로 집행될 수 있다.

사용자가 열람하는 문서에서 관련 상품에 대한 정보를 제공하여 사용자를 유인하는 대가로서 그 매출금액의 일부를 확보할 수 있으며, 이를 위해서는 사용자가 판매처에서 상품을 구매한 것이 문서관련 상품정보의 제공에 기인한 것인지를 판단하여야 한다.

일 예로, 제공된 판매처 정보를 통하여 판매처에 접속한 사용자가 해당 세션(session)을 종료하지 아니하고 판매처에서 상품을 구입하게 되면, 그 구매활동은 문서의 내용과 관련된 상품정보의 제공에 기인한 것으로 판단될 수 있다. 또한 해당 세션이 종료되더라도 사용자가 소정 시간 내에 판매처를 방문하여 상품을 구매하는 경우에도 마찬가지로 취급할 수 있다.

도 2a는 본 발명의 한 실시예에 따라 문서와 상품 간의 관련도를 계산하기 위해 사용되는 상품정보와 그로부터 추출된 상품정보 키워드를 도시한 도면이다.

본 발명의 바람직한 실시예에서 문서와 상품간의 관련도는 상품의 상품정보 키워드가 문서 내에서 등장하는 횟수에 기초하여 계산된다.

상품정보 키워드는 상품판매 사이트 또는 상품정보 비교사이트로부터 원격접속을 통해 직접 획득될 수 있다. 그러나 경우에 따라서는 상품판매 사이트 또는 상품정보 비교사이트가 유지하고 있는 상품정보 DB(210)에 포함된 정보들을 해석하여 각 상품별 정보(211)에 포함된 키워드들 본 발명에서 사용하기 위한 형태의 상품정보 키워드(220)로 변환하는 작업이 필요할 수 있다.

상품정보 DB(210)는 각 상품별 정보(211)의 집합으로 파악될 수 있으며, 상품별 정보(211)는 상품분류정보, 제조사, 모델명, 가격정보 내지 세부사양 정보 등을 포함할 수 있다. 이들 상품정보 DB(210)은 문서와 관련된 상품정보를 노출하고자 하는 상품의 판매자 등에 의하여 제공될 수 있으며, 또한 문서와 관련된 상품을 결정하는 장치 등에 부가되어 운용될 수도 있다.

상품정보 키워드(220)는 상품단위별로 정의될 수 있으며, 상품분류 키워드(221), 모델명(222) 및 제조사(223) 정보를 포함할 수 있다.

상품분류 키워드(221)들은 상품정보 DB(210)에 속한 분류정보를 해석하여 얻어질 수 있다. 일 예로 예시된 상품별정보(211)의 분류명 정보인 "가전/핸드폰@핸드폰@디지털카메라@DSLR카메라"를 해석하면 각 분류단계로 '가전 핸드폰','디지털카메라','DSLR 카메라'등의 상품분류 키워드(221)를 획득할 수 있다.

또한, 상품정보 키워드만을 문서와의 관련도에 고려할 경우 관련도 계산결과가 만족스럽지 못할 수 있으므로, 상품정보 키워드를 보충하기 위한 수단으로서 각 상품정보 키워드에 대해 유사키워드 내지는 확장키워드에 대한 사전을 구축하여 관 련도 계산 과정에 참고하는 것이 바람직하다.

도 2b는 본 발명의 한 실시예에 따라 상품정보로부터 추출된 상품정보 키워드와 그 유사키워드 및 확장 키워드를 도시한 도면이다.

상품정보 키워드(230)는 상품정보를 분석함으로써 획득되는 키워드들로써 상품의 분류정보, 제조사명칭 및 상품의 모델명 등의 정보가 포함된다. 유사키워드(240)는 상품정보 키워드와 유사한 것으로 인식되는 키워드로서 동의어, 유의어, 표현언어를 달리한 것, 상품정보 키워드의 일부분만을 포함하고 있는 경우, 일부철자에 오류가 포함된 경우 등을 포함한다. 확장키워드(250)는 상품분류 키워드와 관련된 키워드로서 같은 문서에 동시에 등장할 확률이 일정수준 이상이거나 상품분류 키워드를 질의어로 입력한 사용자가 입력할 것으로 기대되는 다른 키워드를 포함하는 상품관련 키워드를 의미한다.

또한, 이러한 유사키워드와 확장키워드의 경우에는 상품정보 키워드와 유사한 정도 및 밀접한 정도에 따라 가중치가 달리 부여된다. 예를 들어 유사키워드 'CANON'은 상품정보 키워드를 영문으로 표현한 것이므로 '캐논'과 완전한 동의어로서 취급될 수 있으나, '디지털 카메라'의 경우 '디카'로서 약칭되더라도 상품정보 키워드의 완전한 형태는 아니므로 1이하의 가중치가 부여된다.

도 3은 본 발명의 한 실시예에 따라 분석된 속성키워드 노출횟수 데이타와 이를 기반으로 계산된 관련도의 일예를 도시한 도면이다.

문서분석결과(310)는 상품과의 관련도가 계산될 문서1에 등장하는 키워드들과 그 등장횟수를 나타낸다. 문서1의 분석결과(310)에 기초하여 각 상품별로 관련 도가 계산결과(320~340)가 도시되었다.

상품1에 대한 관련도 계산과정에 대해 구체적으로 살펴본다. 상품1의 상품정보 키워드는 '가전','디지털카메라','DSLR','캐논' 및'EOS 350D'이다. 이 경우 상품정보 키워드중 상품분류에 해당하는 키워드 사이에는 상대적으로 상위분류에 속하는 키워드일수록 그 가중치가 낮게 부여되는 경향이 나타날 수 있다.

문서1에는 상품정보 키워드인 '디지털카메라'의 유사키워드인 '디카'가 4회 등장한다. '디카'는 '디키털카메라'가 문서내에서 등장한 것과 유사하게 취급되므로 등장횟수 계산비율 0.95을 곱하여 '디지털카메라'가 정확한 형태로 3.8회 등장한 것으로 취급될 수 있다. 이 수치에 키워드 '디지털카메라'에 부여된 관련도 계산의 가중치 0.4를 곱하면 상품1의 문서1에 대한 총 관련도에서 '디카'의 기여분인 1.52가 계산된다.

문서1에는 상품1의 제조사를 나타내는 상품정보 키워드 '캐논'이 1회 등장한다. 그러나 키워드 '캐논'은 문서1이 포함된 게시판의 명칭에 등장하므로 문서1과 유사한 문서들의 집합을 대표하는 키워드로서 그 등장횟수에 대한 가중치 2가 곱해진다. 이에 제조사를 나타내는 상품정보 키워드에 대한 가중치인 0.7을 반영하면 상품1의 문서1에 대한 총 관련도에서 키워드 '캐논'의 기여분인 1.4가 계산된다.

또한 문서1에는 상품1의 상품명을 나타내는 키워드인 'EOS 350D'의 일부분인 '350D'가 총 4회 등장한다. 그러나 총 4회의 등장 중 1회는 문서1의 제목영역에 출현하는 것이므로 등장횟수에 대한 가중치 2가 곱해지게 되므로 관련도의 계산과정에는 '350D'가 5회 등장한 것으로 반영된다. 또한 '350D'는 상품1의 상품명인 'EOS 350D'의 일부분이므로 유사키워드에 대한 등장횟수 비율 0.9가 반영된다. 따라서, 제목에 대한 가중치 1을 곱하면 상품1의 문서1에 대한 총 관련도에서 키워드 '캐논'의 기여분인 4.5가 계산된다. 이상의 과정들에 의하여 계산된 관련도를 모두 더하면 상품1의 문서1에 대한 총 관련도 7.42가 계산된다.

상품2와 상품3의 문서1에 대한 관련도 계산결과(330~340)도 상품1에 대한 관련도 계산과정과 유사하게 이해될 수 있다. 단순히 상품명에 해당하는 키워드만을 고려할 경우에는 상품3이 문서와 관련도가 가장 큰 것으로 판단될 수 있으나. 상품분류 및 그 제조사에 대한 상품정보 키워드를 추가로 고려함으로써 문서의 내용과 관련된 문서를 결정하는 과정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 대상문서와 관련된 상품정보를 제공하는 장치의 구성도이다.

사용자는 매체 사이트(410)을 방문하여 대상문서(411)를 열람한다. 대상문서(411) 내부에 포함된 상품정보 노출영역(412)에는 대상문서의 내용과 관련된 상품에 관한 정보가 노출된다. 상품정보 노출영역(412)의 위치와 크기는 필요에 의해 변경될 수 있으며 대상문서가 사용자에게 제공되는 경우 관련상품 정보제공부(430)을 호출하여 상품정보를 요청한다.

대상문서의 내용과 관련된 상품은 문서-상품 매칭부(420)에 의하여 결정된다. 문서-상품 매칭부(420)는 키워드 획득부(421), 관련도 계산부(422), 관련상품 결정부(423)을 포함한다.

키워드 획득부(421)는 문서의 내용과 관련된 상품간의 매칭과정에 사용할 상 품정보 키워드를 획득한다. 상품정보 키워드는 상품판매 사이트(450)의 상품정보 DB(451)등을 참조하여 생성되며 상품의 분류정보, 상품명, 제조사 정보 등을 포함할 수 있다. 획득된 상품정보 키워드는 각 상품에 대한 관련도를 계산하기 위하여 관련도 계산부(423)에 전달되고 상품정보 키워드를 보충하기 위한 키워드로서 유사키워드 및 확장키워드 정보가 전달된다. 또한 상품과의 관련도를 평가하는데 부적절한 불용어에 대한 정보가 관련도 계산부로 전달되어 관련도 계산에 고려된다. 그외 키워드 획득부(421)의 구체적인 동작은 도1의 상품정보 키워드를 획득하는 단계(S110)에 대한 설명으로 보충될 수 있다.

관련도 계산부(422)는 대상문서 내에서 상품정보 키워드가 등장하는 횟수를 포함하는 소정의 기준에 의하여 대상문서와 상품간의 관련도를 계산하는 단계이다. 일예로 상품정보 키워드의 등장횟수에 가중치를 곱하고 그 수치를 모두 합한 값이 관련도로서 계산될 수 있다. 가중치의 부여에는 여러 학습알고리즘이 사용될 수 있으며 상품정보 키워드 중 상품분류에 관한 키워드에 대해서는 하위분류에 속하는 키워드에 더 큰 가중치를 부여하는 것이 바람직하다. 또한, 경우에 따라서는 상품정보 키워드 중 일부만을 사용하여 관련도를 산출하는 것이 효율적일 수 있다.

대상문서(411)에 대한 정보는 파싱작업 등을 통하여 획득될 수 있으며, 그 내부에 등장하는 키워드별로 그 등장횟수, 등장위치, 표현속성 정보 등이 파악되는 것이 바람직하다. 또한 대상문서와 유사한 위치정보를 가지는 문서집합을 대표하는 키워드의 일예로서 대상문서의 게시판명 또는 매체사이트에서 대상문서가 속하는 디렉토리의 명칭 등이 관련도의 계산에 더 고려될 수 있다. 그 외 관련도 계산 부(422)의 구체적인 동작은 도1의 문서와 상품간의 관련도를 계산하는 단계(S120)에 대한 설명으로 보충될 수 있다.

관련상품 결정부(423)는 계산된 관련도에 따라 대상문서(411)와 관련된 상품을 결정한다. 관련도가 가장 큰 상품이 대상문서와 관련된 상품으로 결정되는 것이 바람직할 것이나. 반드시 하나의 상품으로 결정될 필요는 없다. 관련상품 결정부(420)의 구체적인 동작은 도1의 문서와 관련된 상품을 결정하는 단계(S130)에 대한 설명을 참조하여 이해될 수 있다.

관련상품 정보제공부(430)는 관련상품 결정부(423)에서 대상문서와 관련된 것으로 결정한 상품에 대해 사용자에게 제공할 정보를 생성한다. 상품정보 노출영역(411)에는 관련상품에 대한 주요정보들이 요약되어 제공되며, 요약정보들은 상품정보 DB(451)를참조하여 제공될 수 있다. 또한 제공되는 상품정보에는 추가정보를 열람하기 위한 사용자의 요청신호를 수신하는 수단이 포함되는 것이 바람직하다.

판매처정보 제공부(440)는 사용자의 요청에 의하여 문서와 관련된 상품에 대한 추가적인 정보를 제공한다. 제공되는 추가정보는 적어도 하나의 상품판매처에 대한 정보를 포함한다. 일 예로 상품에 대한 판매처가 여러 곳인 경우 제공되는 추가정보는 여러 판매처에 대한 비교정보를 포함한다. 또한, 사용자의 요청에 따라 각 상품판매처에 접속할 수 있는 수단이 제공되는 것이 바람직하다. 그외 판매처 정보 제공부(440)의 구체적인 동작은 도1의 사용자의 요청에 따라 상품의 판매처 정보를 제공하는 단계(S150)에 대한 설명으로 보충될 수 있다.

상품판매 사이트(450)는 판매하는 상품에 대한 상품정보 DB(451)과 사용자가 구매한 내역을 저장하는 구매정보 DB(452)를 포함한다. 상품정보 DB(451)는 상품정보 키워드를 추출하는 과정에서 참조되며, 구매정보 DB(452)는 사용자가 구입한 상품에 대한 정보, 구입시기 및 사용자가 상품판매 사이트에 접속한 경로와 그 시각 등의 정보를 포함할 수 있다.

매출액 과금부(460)는 문서에 관련된 상품정보의 제공에 따라 사용자가 유입되어 구매한 상품의 구매액을 과금하는 단계이다. 문서의 내용과 관련된 상품정보를 제공하고 그에 대한 사용자 요청에 따라 판매처의 정보를 제공하는 것은 훌륭한 홍보수단이므로, 상품판매사이트(450)는 관련상품정보를 제공하여 사용자를 유인한 주체에게 비용을 지불하는 것이 합리적이며, 바람직하게는 사용자의 구매금액의 일정부분을 공유할 수 있다.

구매정보 획득부(470)는 매출액 과금부(460)에서 매출액의 일부를 과금하기 위한 기초자료로서 상품판매 사이트(450)에서의 사용자 구매정보를 획득하는 단계이다. 모든 사용자의 구매정보가 공유될 필요는 없으며 문서의 내용과 관련된 상품 정보의 제공에 따라 유인된 사용자의 구매내역만이 필요한 범위에서 공유되는 것이 바람직하다.

도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 대상문서와 관련된 상품정보를 제공하고 그로부터 발생하는 수익을 배분하는 상품정보제공 장치의 구성도이다.

사용자가 매체사이트(510)에 접속하여 대상문서(511)을 열람하는 경우 대상 문서의 상품정보 노출영역(512)에는 대상문서의 내용과 관련된 상품에 관한 정보가 노출된다. 제공된 상품정보에 유인되어 해당 상품을 구매하고자 하거나, 추가적인 정보를 원하는 사용자는 클릭 등의 방법으로써 사용자 요청을 보내게 된다.

비교정보 제공부(520)는 사용자의 요청에 응답하여 해당상품을 판매하는 적어도 하나의 상품판매사이트에 대한 정보를 제공한다. 복수의 상품판매 사이트가 있을 경우 비교정보 제공부(520)은 각 판매사이트의 정보를 참조하여 사용자에게 판매조건에 대한 비교정보를 제공한다. 안정성과 정보제공 속도 등의 관점에서는 상품과 가격비교정보 등을 저장하는 데이타베이스를 별도로 유지하는 것이 바람직하다. 또한, 제공되는 비교정보는 각 판매사이트에 접속할 수 있는 링크 등의 수단을 포함하는 것이 바람직하다.

사용자가 상품의 판매처들에 대한 비교정보를 통해 상품판매 사이트(550)에 접속하여 상품을 구매하는 경우 그 구매정보는 상품판매 사이트가 유지하는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 구매정보는 구매정보 획득부(530)에 의해 매출액 과금부(540)에 전달된다.

매출액 과금부(540)는 사용자를 상품판매 사이트에 유인한 대가로서 구입금액의 일부를 상품판매 사이트에 과금한다. 과금의 기초가 되는 구매정보는 구매정보 획득부(540)에 의하여 확보된다. 또한, 사용자가 비교정보의 제공에 의하여 유인되었다는 것을 판정할 수 있어야 하므로 사용자가 비교정보를 통해 상품판매 사이트에 접속한 시각정보 등이 추가로 요구될 수 있다. 그 외 매출액 과금부의 구체적인 동작은 도 1의 매출액의 일부를 과금하는 단계(S170)에 대한 설명으로 보충될 수 있다.

도 6a은 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 문서의 내용과 관련된 상품정보 가 문서와 함께 제공되는 화면의 일예를 도시한 도면이다.

관련 상품정보 노출영역(610)은 문서의 내용과 관련된 것으로 결정된 상품에 대한 요약정보가 노출되는 영역이다. 해당 문서의 제목은 '[사용기] 코원 G3 구입기 & 사용후기입니다.'이며 그 본문에는 제조사의 명칭이 'COWON'인 mp3 플레이어 'G3' 대한 정보가 기록되어 있다. 따라서 소정의 관련도 계산결과에 의해 mp3 플레이어 'G3'가 해당 문서와 관련된 상품으로 결정될 것이며, 그 상품에 대한 요약정보가 문서와 함께 제시되어 사용자를 유인한다. 또한 제공된 상품정보에는 추가적인 정보로의 링크가 '가격비교'라는 명칭으로 포함되어 있다.

도 6b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 상품의 판매처에 대한 비교정보가 제공되는 화면의 일예를 도시한 도면이다.

문서와 함께 제공된 상품정보 노출영역(610)을 클릭하는 등으로 추가정보가 요청되면 해당상품에 대한 보다 상세한 정보가 제공된다. 상품의 사양정보 노출영역(620)은 해당상품에 관한 세부사양 정보를 포함하고, 판매처정보 노출영역(630)은 적어도 하나 이상의 상품판매처에 관한 정보를 포함한다. 사용자는 제공된 판매처 정보를 클릭함으로써 해당 판매사이트에 접속할 수 있다. 또한, 판매처정보 정렬수단(640)은 복수의 판매처에 대한 정보가 제시되는 경우에 가격정보 등을 기준으로 판매처의 리스트를 정렬할 수 있게 한다.

한편, 상품정보 제공방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하다. 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저 장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상품정보 제공방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체, 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

이상의 설명에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따르면 문서의 내용과 관련된 상품을 결정함에 있어서 상품의 명칭뿐만이 아니라 상품의 분류정보, 제조사 정보등을 활용하고 더불어 상품정보 키워드의 유사키워드 내지는 확장키워드를 활용함으로써 문서의 내용과 관련된 상품을 결정하는 과정의 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.

또한, 유사한 위치정보를 가진 문서들을 대표하는 키워드를 더 고려하며, 가능한 문서에 포함된 모든 키워드들에 기초하여 관련도를 계산함으로써 문서의 내용을 소수의 키워드만으로 함축하는 과정에서 포함되지 않을 수 있는 키워드들에 의해서도 관련도를 계산할 수 있게 된다.

사용자의 입장에서는 문서의 내용과 관련도가 큰 상품에 대한 정보를 제공받음으로써 원하는 정보를 찾는 노력을 줄일 수 있다. 또한, 해당 상품과 관련된 키워드를 낙찰받은 판매처에 대한 정보만을 제공하는 것이 아니라 상품의 여러 판매처들에 대한 비교정보를 제공함으로써 사용자의 합리적인 선택기회를 보장한다.

상품판매자의 입장에서도 키워드 입찰가격에 따라 정보노출권리를 부여하는 경우에 발생하는 과도한 경쟁을 피할 수 있으며, 키워드 입찰과정을 관리하기 위하여 소요되는 노력을 절감할 수 있다.

또한 문서의 내용과 관련성이 적더라도 높은 금액에 입찰한 판매자의 정보가 노출되어 사용자 유인성능이 떨어지는 문제점이 개선된다.

Claims (23)

1. 문서의 내용과 관련된 상품정보를 제공하는 방법에 있어서,

   상기 상품에 대한 상품분류 키워드 및 상품명 키워드를 포함하는 상품정보 키워드를 획득하는 단계;

   상기 문서내에서 상기 상품정보 키워드가 등장하는 횟수를 포함하는 소정의 기준에 따라, 상기 문서와 상기 상품 간의 관련도를 계산하는 단계; 및

   상기 계산된 관련도에 따라 상기 문서와 관련된 상품을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 관련도를 계산하는 단계는

   상기 상품정보 키워드의 유사키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 관련도를 계산하는 단계는

   상기 상품정보 키워드와 관련된 확장키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 관련도를 계산하는 단계는

   상기 문서내에서 상기 상품정보 키워드가 등장하는 위치에 관한 정보를 포함 하는 상기 상품정보 키워드의 속성정보를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 관련도를 계산하는 단계는

   상대적으로 하위분류를 나타내는 상품정보 키워드가 등장하는 경우에 상위분류에 속하는 상품정보 키워드가 동일한 조건으로 등장하는 경우보다 같거나 더 큰 가중치를 부여하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 관련도를 계산하는 단계는

   상기 문서와 유사한 위치정보를 가지는 문서들을 대표할 수 있는 키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것으로 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 결정된 상품에 관한 정보를 상기 문서와 함께 제공하는 단계를 더 포함하는 상품정보 제공방법.
8. 제7항에 있어서,

   상기 상품정보를 제공받은 사용자의 요청에 따라, 상기 상품을 제공하는 적어도 하나의 판매처에 대한 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 상품정보 제공방 법.
9. 제8항에 있어서,

   상기 판매처 정보를 통해 사용자가 접근한 판매처에서 구매가 이루어진 경우 그 구매정보를 획득하는 단계; 및

   상기 구매정보에 따라 상기 판매처에서 발생한 매출금액의 일부를 과금하는 단계를 더 포함하는 상품정보 제공방법.
10. 상품에 대한 분류정보 및 상품명을 포함하는 상품정보 키워드 세트를 이용하여 문서의 내용과 관련된 상품정보를 제공하는 방법에 있어서,

    사용자의 요청신호에 따라, 상기 문서의 내용과 관련된 상품에 대한 판매처의 비교정보 문서를 제공하는 단계;

    상기 문서를 경유하여 상기 판매처에 접근한 사용자의 구매가 이루어진 경우, 그 구매정보를 획득하는 단계; 및

    상기 구매정보에 따라 상기 판매처에서 발생한 매출금액의 일부를 과금하는 단계를 더 포함하는 상품정보제공방법.
11. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
12. 제7항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
13. 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
14. 문서의 내용과 관련된 상품정보를 제공하는 장치에 있어서,

    상기 상품에 대한 상품분류 키워드 및 상품명 키워드를 포함하는 상품정보 키워드를 확보하는 키워드 획득부;

    상기 문서내에서 상기 상품정보 키워드가 등장하는 횟수를 포함하는 소정의 기준에 따라, 상기 문서와 상기 상품간의 관련도를 계산하는 관련도 계산부; 및

    상기 계산된 관련도에 따라 상기 문서와 관련된 상품을 결정하는 관련상품 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
15. 제14항에 있어서, 상기 관련도 계산부는

    상기 상품정보 키워드의 유사 키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
16. 제14항에 있어서, 상기 관련도 계산부는

    상기 상품정보 키워드와 관련된 확장 키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
17. 제14항에 있어서, 상기 관련도 계산부는

    상기 문서내에서 상기 상품정보 키워드가 등장하는 위치에 관한 정보를 포함하는 상기 상품정보 키워드의 속성정보를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
18. 제14항에 있어서, 상기 관련도 계산부는

    동일한 조건으로 등장하는 경우라면, 상대적으로 하위분류를 나타내는 상품정보 키워드가 등장하는 경우에 상위분류에 속하는 상품정보 키워드가 등장하는 경우보다 같거나 더 큰 가중치를 부여하여 상기 관련도를 계산하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
19. 제14항에 있어서, 상기 관련도 계산부는

    상기 문서와 유사한 위치정보를 가지는 문서들을 대표할 수 있는 키워드를 더 고려하여 상기 관련도를 계산하는 것으로 특징으로 하는 상품정보 제공방법.
20. 제14항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 결정된 상품에 관한 정보를 상기 문서와 함께 제공하는 정보제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
21. 제20항에 있어서,

    상기 상품정보를 제공받은 사용자의 요청을 받는 사용자요청 수신부; 및

    상기 사용자 요청에 따라 상기 상품을 제공하는 적어도 하나의 판매처에 대한 정보를 제공하는 판매처 정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
22. 제21항에 있어서,

    상기 판매처 정보를 통해 사용자가 접근한 판매처에서 구매가 이루어진 경우 그 구매정보를 획득하는 구매정보 획득부; 및

    상기 구매정보에 따라 상기 판매처에서 발생한 매출금액의 일부를 과금하는 매출액 과금부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.
23. 상품에 대한 분류정보 및 상품명을 포함하는 상품정보 키워드 세트를 이용하여 문서의 내용과 관련된 상품정보를 제공하는 장치에 있어서,

    사용자의 요청신호에 따라, 상기 문서의 내용과 관련된 상품에 대한 판매처의 가격비교 정보 문서를 제공하는 가격비교 정보제공부;

    상기 문서를 경유하여 상기 판매처에 접근한 사용자의 구매정보를 획득하는 구매정부 획득부;

    상기 구매정보에 따라 상기 판매처에서 발생한 매출금액의 일부를 과금하는 매출액 과금부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 상품정보 제공장치.

Images