KR20100113421A - 키워드 추천방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR20100113421A
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Abstract

개시된 내용은 키워드 추천방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 사용자가 자신이 작성한 글의 내용을 기반으로 키워드를 지정할 경우 사용자가 임의로 키워드를 지정하는 것이 아닌 서버 컴퓨터에서 추천하는 키워드들 중에서 적합한 키워드를 일부 선택하여 지정하며, 사용자가 검색을 위해 소정의 키워드를 입력하면 서버 컴퓨터에서 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자에게 추가로 제공한 후 추천 키워드를 확인한 사용자의 키워드 조합에 따라 검색 자료를 사용자에게 제공한다.
따라서, 본 발명은 사용자 자신이 작성한 자료가 다른 사용자들에 의해 이용될 때 보다 전문적이고 깊이 있게 이용될 수 있고, 보다 정확한 검색을 위한 키워드 조합을 손쉽게 수행하도록 하며, 사용자들의 눈높이에 맞는 다양한 키워드 추천을 통해 정확도 높은 자료들을 검색할 수 있다.
키워드, 검색, 트리플, 추천, 주제어

Description

키워드 추천방법 및 그 장치{Method for keyword recommendation and apparatus therof}
본 발명은 키워드 추천방법 및 그 장치에 관한 것이다.
일반적으로 인터넷은 전세계 어디서나, 누구나 접속하고자 하는 상대편 컴퓨터에 자유롭게 연결하여 사용할 수 있도록 구성된 개방형 네트워크로서, 기본적인 문자정보의 전달은 물론 압축기술의 발전과 더불어 멀티미디어 정보의 전달에 이용되는 등 전자 우편, 파일 전송 등의 다양한 서비스를 이용할 수 있다.
이와 같은 인터넷은 국내를 비롯하여 세계적으로 사용이 급격하게 증가하면서 기존 산업의 전 부분에 걸쳐 효율성과 생산성 제고를 위한 전략적인 도구로서 중요성이 급속히 증대하고 있으며, 인터넷을 통한 새로운 비즈니스 기회가 지속적으로 창출됨은 물론, 그 영역도 확장되고 있는 추세여서 인터넷을 이용한 사업자들도 점차 증가하고 있다.
즉, 인터넷을 통한 비즈니스의 일환으로 인터넷 광고, 인터넷 방송, 온라인 게임, 인터넷 신문/잡지, 검색 서비스, 포탈 서비스, 전자 상거래 등의 다양한 컨텐츠를 제공하는 사이트들이 급속히 증가하고 있는 것이다.
이러한 사이트들중 최근에는 많은 정보를 손쉽게 접할 수 있는 검색 서비스를 제공하는 사이트들이 많아지고 있으며, 원하는 정보를 보다 빠르고 쉽게 찾기 위한 사용자들의 이용 또한 나날이 증가하고 있다.
검색 서비스를 제공하는 사이트에서는 통상적으로 인터넷 상에 존재하는 원시데이터를 수집하여 해당 자료별로 키워드를 선정한 후 데이터베이스로 구축하고, 사용자들이 찾고자 하는 자료의 일부 키워드를 입력하여 검색을 요청하면 해당 키워드로 지정되어 있는 자료들을 사용자들에게 제공하는 형태로 서비스를 수행하고 있다.
또한, 검색을 수행하는 사용자들의 편의를 위해 사용자들이 특정 키워드를 입력할 때 시스템(서버 컴퓨터)에서 완성된 단어를 미리 예측하여 미리 보여주고, 이를 보고 사용자가 선택하거나 또는 직접 입력한 후 검색을 수행하도록 하는 서비스를 제공하기도 한다.
그러나, 상술한 바와 같은 종래의 검색 서비스를 제공하는 사이트에서는 사용자들이 작성한 글에 대하여 직접 키워드를 선정하는 방식이 아닌 시스템에서 단순히 작성된 글의 내용 중 빈도가 높은 단어나 머릿말 위주로 키워드를 선정하기 때문에 검색 결과의 정확도가 다소 떨어질 수 있는 문제점이 있었다.
또한, 종래의 검색 서비스를 제공하는 사이트에서는 사용자들이 검색을 위해 특정 키워드를 입력할 때 시스템에서 단순히 완성된 단어를 미리 예측하여 추천하 는 등의 서비스만 제공할 뿐, 특정 키워드가 입력되면 시스템에서 해당 키워드와 관련된 주제어(키워드)를 추가로 제공하는 서비스는 제공하지 못하였기 때문에 검색 결과의 정확도를 높이기 위하여 키워드를 몇 개 조합하여 검색하는 사용자들에게 보다 전문적이고 깊이 있는 자료를 검색하는 데 도움을 주지 못하는 문제점이 있었다.
본 발명의 목적은 전술한 문제점을 해결할 수 있도록, 사용자가 자신이 작성한 글의 내용을 기반으로 키워드를 지정할 때, 사용자가 임의로 키워드를 지정하는 것이 아닌 시스템이 추천하는 키워드들 중에서 적합한 키워드를 지정할 수 있도록 하는 키워드 추천방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 사용자가 검색을 위해 소정의 키워드를 입력하면, 시스템이 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 사용자에게 추가로 제공하고, 사용자가 적합한 키워드로 판단되면 해당 키워드를 연속으로 입력/선택하여 검색할 수 있도록 하는 키워드 추천방법 및 그 장치를 제공하는 데 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 키워드 추천방법은, (1) 키워드 추천 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통해 접속한 사용자 컴퓨터로부터 데이터베이스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되는지를 판단하는 단계와, (2) 사용자 컴퓨터로부터 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 서버 컴퓨터는 사용자 컴퓨터에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 형태소 분석에 따른 복수의 추천 키워드를 추출하는 단계와, (3) 서버 컴퓨터는, 형태소 분석에 따라 추출된 복수의 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하는 단계와, (4) 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 확인한 사용자 컴퓨터로부터 추천 키워드 중 일부가 선택되어 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 수행되는지를 판단하는 단계, 그리고 (5) 사용자 컴퓨터로부터 키워드 지정이 수행되면, 서버 컴퓨터는 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계를 포함한다.
그리고 상술한 (5) 단계 이후, (6) 서버 컴퓨터에서 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단하는 단계와, (7) 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 하는 단계와, (8) 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단하는 단계, 그리고 (9) 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 단계를 더 포함 한다.
그리고, 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천방법은, (a) 키워드 추천 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터는, 검색에 사용될 각종 원시데이터를 수집하여 해당 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 원시데이터의 형태소 분석에 따른 추천 키워드를 추출하여 데이터베이스에 등록하는 단계와, (b) 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단하는 단계와, (c) 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 하는 단계와, (d) 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단하는 단계, 그리고 (e) 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 키워드 추천장치는, 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 키워드 추천, 자료 검색에 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망과, 네트워크 통신망을 통해 키워드 추천, 자료 검색 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터와 통신 접속을 수행하고, 직접 작성한 글의 추천 키워드를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 해당 글의 키워드를 지정하고, 사용자의 자료 검색을 위한 키워드 입력에 따라 서버 컴퓨터로부터 해당 키워드와 관련한 추천 키워드를 추가로 제공받으며, 사용자의 추천 키워드를 이용한 키워드 조합을 통한 검색 자료를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 검색 자료를 이용하는 복수의 사용자 컴퓨터, 그리고 네트워크 통신망을 통해 접속한 사용자 컴퓨터로부터 데이터베이스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 사용자 컴퓨터에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하여 복수의 추천 키워드를 추출하고, 추출된 복수의 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하여 추천 키워드 중 일부의 선택을 통해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정을 수행하도록 하고, 사용자 컴퓨터의 키워드 지정에 따라 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 데이터베이스에 등록하고, 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 서버 컴퓨터를 포함한다.
그리고, 본 발명의 다른 실시예에 따른 키워드 추천장치는, 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 키워드 추천, 자료 검색에 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망과, 네트워크 통신망을 통해 키워드 추천, 자료 검색 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터와 통신 접속을 수행하고, 사용자의 자료 검색을 위한 키워드 입력에 따라 서버 컴퓨터로부터 해당 키워드와 관련한 추천 키워드를 추가로 제공받으며, 사용자의 추천 키워드를 이용한 키워드 조합을 통한 검색 자료를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 검색 자료를 이용하는 복수의 사용자 컴퓨터, 그리고 검색에 사용될 각종 원시데이터를 수집하여 해당 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 원시데이터의 형태소 분석에 따른 추천 키워드를 추출하여 데이터베이스에 등록하고, 네트워크 통신망을 통해 회원 접속을 수행한 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 서버 컴퓨터를 포함한다.
이상에서와 같이 본 발명의 키워드 추천방법 및 그 장치에 따르면, 사용자가 자신이 작성한 글의 내용을 기반으로 키워드를 지정할 때 서버 컴퓨터에서 분석한 키워드 정보를 사용자에게 제공하고, 사용자가 이들 키워드들 중에서 가장 적합한 키워드를 선택하도록 함으로써, 사용자 자신이 작성한 자료가 다른 사용자들의 키워드 검색을 통해 이용될 때 보다 전문적이고 깊이 있게 이용될 수 있도록 하는 효과가 있다.
그리고, 사용자가 입력한 검색 키워드와 관련하여 서버 컴퓨터에서 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 탭으로 보여주고, 사용자가 해당 추천 키워드를 입력/선택하여 검색하도록 함으로써, 사용자들이 키워드 조합을 손쉽게 수행하여 정확 한 검색 결과를 얻을 수 있으며, 사용자들의 눈높이에 맞는 다양한 키워드 추천을 통해 정확도 높은 자료들을 검색할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 키워드 추천방법 및 그 장치를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 키워드 추천장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도시된 바와 같이 본 발명의 키워드 추천장치는, 네트워크 통신망(100), 복수의 사용자 컴퓨터(200), 서버 컴퓨터(300) 등으로 구성된다.
네트워크 통신망(100)은 유/무선 인터넷 등의 네트워크로서, 복수의 사용자 컴퓨터(200)와 서버 컴퓨터(300) 사이의 통신회선을 연결하여 상호간에 키워드 추천, 자료 검색에 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 한다.
복수의 사용자 컴퓨터(200)는 사용자의 조작에 따라 네트워크 통신망(100)을 통해 키워드 추천, 자료 검색 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터(300)와 통신 접속을 수행하고, 통신 접속을 수행한 이후 사용자가 직접 작성한 글(원시데이터)의 키워드 지정을 위하여 서버 컴퓨터(300)로 추천 키워드의 선정을 요청하면, 서버 컴퓨터(300)로부터 사용자가 직접 작성한 글의 키워드로 적합한 추천 키워드 정보를 제공받고, 추천 키워드를 확인한 사용자의 선택에 따라 특정 키워드를 해당 글의 키워드로 지정한다.
그리고 사용자 컴퓨터(200)는 사용자가 자료 검색을 위한 소정의 키워드를 입력하면, 서버 컴퓨터(300)로부터 해당 키워드와 관련한 추천 키워드를 추가로 제공받아 표시하며, 추천 키워드 정보를 확인한 사용자가 이를 이용하여 키워드 조합을 수행하여 검색을 요청하면, 서버 컴퓨터(300)로부터 해당 키워드에 관련된 검색자료 리스트를 제공받아 사용자가 적합한 검색 자료를 이용하도록 한다.
서버 컴퓨터(300)는 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속을 수행한 사용자 컴퓨터(200)의 회원 접속을 처리하고, 회원 접속을 수행한 사용자 컴퓨터(200)로부터 데이터베이스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 사용자 컴퓨터(200)에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하여 복수의 추천 키워드를 추출하고, 추출된 복수의 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 추천 키워드 중 일부의 선택을 통해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정을 수행하도록 하며, 사용자 컴퓨터(200)의 키워드 지정에 따라 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 사용자가 직접 작성한 글과 함께 데이터베이스에 등록한다.
그리고 서버 컴퓨터(300)는 사용자 컴퓨터(200)로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 검색자료 리스트를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 한다.
도 2는 상술한 도 1의 서버 컴퓨터(300)의 구성을 보다 상세하게 나타낸 블 록도이다.
도시된 바와 같이 서버 컴퓨터(300)는, 제어수단(310), 형태소 분석 및 키워드 추출수단(320), 키워드 추천수단(330), 검색수단(340), 데이터베이스(350) 등을 포함한다.
제어수단(310)은 네트워크 통신망(100)을 통해 접속된 사용자 컴퓨터(200)의 회원 접속, 해당 사용자가 작성한 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정 요청에 따른 추천 키워드의 제공과 사용자의 키워드 선택에 따른 데이터베이스 등록, 검색요청에 따른 키워드 추천, 사용자의 키워드 조합에 따른 검색 자료의 제공을 총괄적으로 제어한다.
형태소 분석 및 키워드 추출수단(320)은 사용자 컴퓨터(200)로부터 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정 요청에 대하여 제어수단(310)의 제어에 따라 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하여 복수의 추천 키워드(통상적으로 3개 이상)를 추출하며, 추출된 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 추천 키워드들 중 일부 선택(3개를 선택)을 통해 키워드 지정을 수행하도록 한다.
키워드 추천수단(330)은 사용자 컴퓨터(200)로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면 제어수단(310)의 제어에 따라 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 출력한다.
검색수단(340)은 키워드 추천수단(330)을 통해 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 수행되면, 해당 키워드와 관련된 검색자료 리스트를 추출하여 사용자 컴퓨터(200)로 출력하며, 검색자료 리스트를 확인한 사용자 컴퓨터(200)의 선택에 따라 해당 자료를 이용하도록 한다.
데이터베이스(350)는 제어수단(310)의 제어에 따라 사용자 컴퓨터(200)에서 작성한 글과, 형태소 분석 및 키워드 추출수단(320)에서 제공된 추천 키워드의 일부 선택을 수행하는 사용자 컴퓨터(200)의 키워드 지정에 따라 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 저장한다.
이때, 상술한 서버 컴퓨터(300)는, 사용자 컴퓨터(200)의 키워드 지정 요청에 따라 형태소 분석에 의해 추출된 추천 키워드를 3개 이상 사용자 컴퓨터(200)로 제공하며, 3개 이상의 추천 키워드를 확인한 사용자 컴퓨터(200)에서 선택된 3개의 키워드(키워드 트리플)를 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보로 데이터베이스에 등록한다.
예를 들어, 사용자가 직접 작성한 글을 토대로 서버 컴퓨터(300)에서 형태소 분석을 수행한 결과 다음과 같이 (스니커즈, 기모노, 여밈스타일), (운동화, 기모노, 한정판), (운동화, 한정판, 일본) 등의 키워드 트리플이 추출되면, 서버 컴퓨터(300)는 중복된 항목을 제거하고 (스니커즈, 기모노, 여밈스타일, 운동화, 한정판, 일본)의 키워드가 사용자 컴퓨터(200)로 추천되며, 사용자가 추천 키워드들 중에서 본인이 작성한 내용에 적합한 키워드로 스니커즈, 기모노, 한정판을 선택하면, 서버 컴퓨터(300)에서는 해당 키워드를 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보로 하여 데이터베이스에 등록하는 것이다.
또한, 서버 컴퓨터(300)는, 검색을 수행하기 위해 키워드를 입력하는 사용자 컴퓨터(200)로 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 탭 형태로 2개 제공한다. 이때 사용자 컴퓨터(200)로부터 처음 입력된 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축된 추천 키워드가 존재하지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는다.
예를 들어, 사용자가 '최강희스타일'의 키워드를 입력한 경우, 서버 컴퓨터(300)에서는 데이터베이스에 구축(최강희스타일, 레드가디건, 달콤한나의도시의 키워드 트리플)되어 있는 해당 키워드에 관련된 추천 키워드인 '레드가디건', '달콤한나의도시'의 키워드를 추천 키워드로 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 사용자가 이를 보고 해당 키워드를 선택하거나 입력하여 검색을 수행하도록 하는 것이다. 이때 사용자에게 추천 키워드로 2개를 제공하는 이유는, 통상적으로 3개의 키워드를 조합하여 검색할 경우 검색결과가 가장 정확하기 때문이다.
또한, 서버 컴퓨터(300)는, 키워드 추출(키워드 트리플 구축)을 위한 기초작업으로 원시데이터를 수집한다. 패션계통 자료에 관련된 원시데이터를 예로 하면, 도 3에 도시된 바와 같이 정보출처, 발행일, 기사제목, 연예인, 매체, 시즌, 스타일, 제품유형, 브랜드, 제품, 색상, 무늬, 소재, 장식, 관련 형용사 및 수식어 정보, 상점정보, 기타추가정보 등의 항목들이 포함되며, 원시데이터에 포함된 표현이나 단어는 지속적으로 추가되어 특수어, 신조어, 전문용어 등에 대한 형태소 분석도 가능하게 된다.
또한, 데이터베이스에 등록되는 추천 키워드는 도 4에 도시된 바와 같이, 각 키워드들의 분류 유형에 대한 정보를 가지고 있으며, 이 정보에 기초하여 각 키워드들의 가중치가 다르게 부여된다. 글을 입력하는 사용자들의 다양성을 고려하여 추천 키워드 역시 '도메인전문가'와 '일반사용자'로 구분하여 구축된다. '일반사용자'에 의해 구축된 추천 키워드는 웹상에서 글을 작성하는 일반사용자의 눈높이에 맞춰 추천할 수 있는 다양한 키워드들이 포함되어 입력되는 반면, '도메인전문가'에 의해 구축된 추천 키워드는 보다 전문적이고 깊이있는 정보를 포함하고 있으므로, 도메인관련 정보성 글에 대해 보다 적합한 키워드를 제안할 수 있게 된다.
한편, 상술한 바와 같이 입력된 글의 내용에 기반하여 키워드 추천하는 실시예 이외에, 서버 컴퓨터(300)는 사용자의 일반적인 검색엔진 이용시, 사용자 컴퓨터(200)로 처음 입력된 키워드와 관련된 키워드를 추가로 추천할 수 있다.
즉, 서버 컴퓨터(300)는 인터넷 상에서 검색에 사용될 각종 원시데이터를 수집하여 해당 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 원시데이터의 형태소 분석에 따른 추천 키워드를 추출하여 데이터베이스에 등록하고, 네트워크 통신망(100)을 통해 회원 접속을 수행한 사용자 컴퓨터(200)로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 검색자료 리스트를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 한다.
이때, 서버 컴퓨터(300)는, 원시데이터의 형태소 분석에 따라 추출된 3개의 추천 키워드를 해당 원시데이터에 대한 키워드 정보로 데이터베이스에 등록한다.
또한, 서버 컴퓨터(300)는, 검색을 수행하기 위해 키워드를 입력하는 사용자 컴퓨터(200)로 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 탭 형태로 2개 제공하며, 사용자 컴퓨터(200)로부터 처음 입력된 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축된 추천 키워드가 존재하지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는다.
이와 같이 구성된 본 발명에 따른 키워드 추천방법의 각 실시예를 도 5와 도 6을 참조하여 상세하게 설명한다.
우선, 입력된 글의 내용에 기반하여 키워드 추천하는 실시예인 도 5를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
서버 컴퓨터(300)는 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속을 수행한 사용자 컴퓨터(200)의 회원 로그인 또는 신규회원등록을 수행한다(S105).
서버 컴퓨터(300)로 회원 접속을 수행한 이후, 사용자는 데이터베이스에 등록될 신규 글을 직접 작성하거나 또는 이전에 작성된 글을 준비하고 서버 컴퓨터(300)로 키워드 지정을 요청한다(S110).
그러면 서버 컴퓨터(300)는 사용자 컴퓨터(200)로부터 데이터베이스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되는지를 판단한다(S115). 즉, 글을 작성한 사용자가 임의로 키워드를 지정하는 것이 아닌 서버 컴퓨터(300)에서 추천하는 키워드들 중에서 적합한 키워드를 지정할 수 있도록 선택하는 것인지를 판단하는 것이다.
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 서버 컴퓨터(300)는 사용자 컴퓨터(200)에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고(S120), 형태소 분석에 따른 복수의 추천 키워드를 추출하며(S125), 형태소 분석에 따라 추출된 복수의 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공한다(S130). 이때 S130 단계를 통해 서버 컴퓨터(300)에서 사용자 컴퓨터(200)로 제공되는 추천 키워드는 3개 이상이다.
이후, 서버 컴퓨터(300)는 추천 키워드를 확인한 사용자 컴퓨터(200)로부터 추천 키워드 중 일부가 선택되어 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 수행되는지를 판단한다(S135). S135 단계를 통해 사용자가 지정하는 키워드는 3개이다.
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 지정이 수행되면, 서버 컴퓨터(300)는 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 데이터베이스에 등록한다(S140).
이제, 상술한 바와 같이 글을 작성한 사용자가 임의로 키워드를 지정하지 않고 서버 컴퓨터(300)에서 추천하는 키워드들 중에서 적합한 키워드를 지정하여 데이터베이스에 등록한 이후, 서버 컴퓨터(300)는 네트워크 통신망(100)을 통해 접속된 사용자 컴퓨터(200)로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단한다(S145). 즉, 사용자가 검색을 위한 소정의 키워드를 입력하는지를 판단하는 것이다.
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 서버 컴퓨터(300)는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드 를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 한다(S150). 이때 S150 단계를 통해 서버 컴퓨터(300)에서 사용자 컴퓨터(200)로 제공되는 추천 키워드는 탭 형태로 2개를 제공한다(예를 들어, 사용자가 '최강희스타일'의 키워드를 입력하면, 이와 관련된 추천 키워드인 '레드가디건'과 '달콤한나의도시'의 키워드가 키워드 입력창에 탭 형태로 보여지는 것이다). 또한, 사용자 컴퓨터(200)로부터 처음 입력된 키워드와 관련된 추천 키워드가 데이터베이스에 등록되어 있지 않으면 추천 키워드는 제공되지 않는다.
이에 따라 사용자는 서버 컴퓨터(300)로부터 제공된 추천 키워드를 통해 검색에 필요한 키워드의 조합을 수행한다(S155).
이후, 서버 컴퓨터(300)는 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단한다(S160).
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 서버 컴퓨터(300)는 해당 키워드와 관련된 검색자료 리스트를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하며(S165), 검색자료 리스트를 확인한 사용자의 선택에 따라 해당 리스트의 상세 자료를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 한다(S170).
다음에는, 전술한 실시예와는 달리, 사용자의 일반적인 검색엔진 이용시 사용자 컴퓨터(200)로부터 처음 입력된 키워드와 관련된 키워드를 추가로 추천하는 실시예인 도 6을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
서버 컴퓨터(300)는 키워드 추천을 위한 사전 작업으로 인터넷 상의 각종 자료의 원시데이터를 수집하고(S205), 수집된 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행한다(S210).
그리고, 서버 컴퓨터(300)는 형태소 분석에 따른 복수의 추천 키워드를 추출하고(S215), 추출된 추천 키워드를 데이터베이스에 등록한다(S220). 이때 S220 단계를 통해 서버 컴퓨터(300)에서 원시데이터의 형태소 분석에 따라 데이터베이스에 등록되는 추천 키워드는 3개이다.
이후 서버 컴퓨터(300)는 네트워크 통신망(100)을 통해 통신 접속을 수행한 사용자 컴퓨터(200)의 회원 로그인 또는 신규회원등록을 수행한다(S225).
그리고 서버 컴퓨터(300)는 네트워크 통신망(100)을 통해 접속된 사용자 컴퓨터(200)로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단한다(S230). 즉, 사용자가 검색을 위한 소정의 키워드를 입력하는지를 판단하는 것이다.
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 서버 컴퓨터(300)는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 한다(S235). 이때 S235 단계를 통해 서버 컴퓨터(300)에서 사용자 컴퓨터(200)로 제공되는 추천 키워드는 탭 형태로 2개가 제공된다. 또한, 사용자 컴퓨터(200)로부터 처음 입력된 키워드와 관련된 추천 키워드가 데이터베이스에 등록되어 있지 않으면 추천 키워드는 제공되지 않는다.
이에 따라 사용자는 서버 컴퓨터(300)로부터 제공된 추천 키워드를 통해 검 색에 필요한 키워드의 조합을 수행한다(S240).
이후, 서버 컴퓨터(300)는 추천 키워드를 제공받은 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단한다(S245).
판단결과 사용자 컴퓨터(200)로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 서버 컴퓨터(300)는 해당 키워드와 관련된 검색자료 리스트를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하며(S250), 검색자료 리스트를 확인한 사용자의 선택에 따라 해당 리스트의 상세 자료를 사용자 컴퓨터(200)로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 한다(S255).
다음에는, 본 발명에 따른 키워드 추천을 위한 시스템의 구조에 대하여 보다 상세하게 설명한다.
도 7은 본 발명에 따른 키워드 추천을 위한 시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.
키워드 정제모듈은, 사용자가 사이트에서 입력한 키워드에 대한 정제작업을 수행한다. 맞춤법에 대한 정제가 아니라 입력된 키워드에 대한 형태소 분석을 통한 정제를 수행한다. 예를 들어, 사용자가 “그들이 사는 세상에서 송혜교 가방”으로 입력한 경우, 형태소 분석기를 통해 여러 가지 키워드 조합이 나올 수 있겠지만, “그들이 사는 세상”, “송혜교”, “가방”으로 정제될 수 있다.
입력 : 사용자가 입력한 키워드
출력 : 정제된 키워드(들)
키워드 추출모듈은, 정제된 키워드로부터 상호정보가 높은 키워드를 추출하는 것으로서, 그 과정은 다음과 같다.
1. 각각의 정제된 키워드들에 대해 상호정보가 높은 상위 n개의 키워드들 선택(가중치부여)
2. 정제된 키워드별로 트리플 테이블과 잇글 키워드 테이블에서 추출된 키워드들을 하나의 테이블로 병합
3. 정제된 키워드별로 트리플 테이블과 잇글 키워드 테이블에서 추출된 키워드들이 병합된 테이블들에 대해서, 각각의 정제된 키워드들에 대해 공통된 키워드가 존재하면 공통된 키워드들의 상호정보값의 평균을 구한 뒤, 그 값이 큰 상위 m개의 키워드들을 선택하고, 공통된 키워드 부재이면 각각의 정제된 키워드에 대해 상호정보가 높은 상위 m개의 키워드들을 선택
입력 : 정제된 키워드(들)
출력 : 상호정보가 높은 키워드(들)
상호정보(Mutual Information, 즉 상호정보란 두 개의 대상이 서로 의존적으로 나타나는 정보량을 의미) 계산모듈은, 예를 들어 상점에서 A와 B란 상품이 같이 팔리는 것이 발견된다면, 우선 A를 판 횟수와 B를 판 횟수, 그리고 A와 B가 같이 팔린 횟수를 비교해봐서, 거의 항상 A나 B가 팔릴 때 AB가 같이 팔리는 경우가 많다면, A와 B는 상호정보가 높은 것이다. 즉, A와 B 사이에는 높은 관련도가 있다고 판단할 수 있다. 이는 다음의 식으로 표현할 수 있다.
MI(x,y) = P(x,y)/P(x)P(y)
상호정보를 계산하기 위한 데이터테이블은 다음과 같다.
(1) 트리플 테이블 : 3개의 의미적으로 연관된 키워드들의 조합을 트리플이라고 하며, 이런 트리플들을 포함하고 있는 테이블
(2) 잇글 키워드 테이블 : 사용자가 작성한 잇글은 잇글의 내용에 기반하여 키워드들이 할당되게 되며, 이 키워드들이 구분되어 잇글 키워드 테이블에 저장
각각의 테이블들이 포함하고 있는 키워드들간의 상호정보를 위에 제시한 공식을 이용하여 구할 수 있다. 예를 들어, 트리플 테이블에 (송혜교, 그들이사는세상, 머플러), (송혜교, 머플러, TATE)라는 트리플이 존재하는 경우, "송혜교"와 "머플러"는 상호정보가 높은 것으로 나타날 것이다. 이처럼 모든 트리플들에 대해 트리플에 존재하는 모든 키워드들 간의 상호정보를 구하면, 의미적으로 연관되고, 빈도수도 높은 키워드들을 추출할 수 있다. 같은 작업을 잇글 키워드 테이블에 대해서도 수행한다.
이와 같은 상호정보는 주기적으로 갱신되어 관리된다. 또한 상호정보를 계산할 때, 트리플 테이블에서 도출되었는지, 잇글 키워드 테이블에서 저장되었는지에 따라 가중치를 다르게 부여한다. 가중치는 다음과 같이 가중치 테이블에 따로 저장되어 관리된다.
출처 가중치
트리플 0.6
잇글 키워드 0.4
추천키워드 정제모듈은, 상호정보 계산모듈을 통해 상호정보가 높은 키워드들이 추출되었다. 그런데 이 키워드들이 연관키워드에서 제시하는 키워드와 중복 된다면 이는 무의미한 중복 정보가 된다. 따라서 연관키워드와 중복되지 않는 상호정보가 높은 키워드들을 추천한다.
선택된 상호정보가 높은 키워드들에 대해 상호정보 값이 제일 높은 값부터 검사하여, 연관키워드와 중복되면 다음 키워드로 이동하고, 유니크한 키워드(연관키워드와 중복X)이면 “추천주제어”로 제시한다.
입력 : 상호정보가 높은 키워드들
출력 : 추천주제어
다음에는, 상술한 키워드 추천을 위한 시스템의 구조를 활용한 예제에 대하여 설명한다.
도 8과 도 9에서와 같이, 잇글 키워드 테이블과, 트리플 테이블이 있다고 가정하면, 상호정보를 구하기 위해 우선 각 키워드들이 존재하는 경우의 횟수를 센다. 즉 두 개의 키워드가 한 트리플이나, 잇글 키워드에 함께 존재하는 횟수를 계산한다.(도 10, 11 참조)
그리고 횟수값에 기초하여 확율을 계산하면 도 12, 도 13과 같다.
계산된 확률값에 기초하여 정제된 키워드들에 대해서 다음의 공식에 따라서 상호정보값을 계산할 수 있다.
MI(x,y) = P(x,y)/P(x)P(y)
즉, 상호정보는 두 개의 키워드가 함께 존재하는 확률을 각각의 키워드가 존재하는 확률값의 곱으로 나눈값으로 계산된다.
예를 들어, 잇글 키워드 테이블에 겨울과 스키니진의 상호정보는 0.05/(0.05*0.25)로 계산된다. 즉, 겨울과 스키니진이 잇글 키워드 테이블에 존재하는 확률값은 겨울은 1번, 스키니진은 5번으로, 1/20과, 5/20으로 각각 0.05와 0.25가 되며, 겨울과 스키니진이 잇글 키워드 테이블에 함께 존재하는 확률값은 1번으로 1/20의 0.05가 된다. 겨울과 스키니진이 함께 존재하는 확률값을 겨울과 스키니진의 각각의 확률값의 곱으롤 나누면 '4'라는 상호정보값을 가지게 된다.
이와 같이 모든 키워드들에 대해서 상호정보를 구하면 도 14, 도 15와 같다.
이상과 같이 상호정보모듈에서 키워드들간의 상호정보값을 계산하게 되며, 이 값을 기준으로 추천키워드를 제시할 수 있다.
사용자가 "그들이 사는 세상에서 송혜교가 한 머플러"라고 입력했다고 가정하고 추천주제어를 제시하는 과정을 단계적으로 살펴보자.
우선 "송혜교가 한 머플러"라는 키워드는 키워드 정제모듈에서 형태소 분석기로 처리하여 "송혜교", "머플러"라는 키워드로 정제되어 나온다.
정제된 키워드 "송혜교"와 "머플러"에 키워드 추출모듈에서는 도 16에서와 같은 단계로 상호정보가 높은 키워드들이 추출된다.
이상과 같이 송혜교와 머플러에 대해 상호정보가 높은 키워드들이 추출되었다. 이때, 송혜교와 머플러에 대해 추출된 키워드들 중에 공통인 키워드들이 있으면 공통 키워드들 중에 상호정보가 높은 키워드 2개를 추천한다. 반면, 공통키워드가 없는 경우는 송혜교와 상호정보가 높은 키워드 1개, 머플러와 상호정보가 높은 키워드 1개를 각각 최종선택하여 추천하는데, 최종 선택하기 전에 추천키워드 정제모듈에서 상호정보값이 높은 1번부터 연관키워드와 중복되는지 살펴보고 중복되지 않은 키워드만을 추천할 수 있도록 정제된다.
만약에 연관키워드로 “롱니트”가 제시되었다면, 송혜교와 상호정보가 높은 키워드로 “풀하우스”가, 그리고 머플러와 상호정보가 높은 키워드인 “스타일링”이 최종 추천주제어로 제시된다.
여기에서, 상술한 본 발명에서는 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 키워드 추천장치의 구성을 개략적으로 나타낸 블록도,
도 2는 도 1의 서버 컴퓨터의 구성을 상세하게 나타낸 블록도,
도 3은 본 발명의 추천 키워드 구축대상인 원시데이터의 항목을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 데이터베이스에 등록되는 추천 키워드의 데이터 구조를 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 키워드 추천방법의 일 실시예의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도,
도 6은 본 발명에 따른 키워드 추천방법의 다른 실시예의 동작과정을 상세하게 나타낸 순서도,
도 7은 본 발명에 따른 키워드 추천을 위한 시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 도면,
도 8은 트리플 테이블의 예를 나타낸 표,
도 9는 잇글 키워드 테이블의 예를 나타낸 표,
도 10은 트리필 테이블의 키워드들 횟수의 예를 나타낸 표,
도 11은 잇글 키워드 테이블의 키워드들 횟수의 예를 나타낸 표,
도 12는 트리플 테이블의 키워드들 확률표의 예를 나타낸 표,
도 13은 잇글 키워드 테이블의 키워드들 확률표의 예를 나타낸 표,
도 14는 트리플 테이블의 키워드들 상호정보의 예를 나타낸 표,
도 15는 잇글 키워드 테이블의 키워드들 상호정보의 예를 나타낸 표,
도 16은 상호정보가 높은 키워드들이 추출되는 과정을 개념적으로 설명한 도면이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
100 : 네트워크 통신망 200 : 사용자 컴퓨터
300 : 서버 컴퓨터 310 : 제어수단
320 : 형태소 분석 및 키워드 추출수단 330 : 키워드 추천수단
340 : 검색수단 350 : 데이터베이스

Claims (14)

  1. (1) 키워드 추천 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통해 접속한 사용자 컴퓨터로부터 데이터베이스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되는지를 판단하는 단계,
    (2) 상기 사용자 컴퓨터로부터 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 상기 서버 컴퓨터는 상기 사용자 컴퓨터에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 형태소 분석에 따른 복수의 추천 키워드를 추출하는 단계,
    (3) 상기 서버 컴퓨터는, 형태소 분석에 따라 추출된 복수의 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하는 단계,
    (4) 상기 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 확인한 상기 사용자 컴퓨터로부터 추천 키워드 중 일부가 선택되어 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 수행되는지를 판단하는 단계, 그리고
    (5) 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 지정이 수행되면, 상기 서버 컴퓨터는 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 데이터베이스에 등록하는 단계를
    포함하는 키워드 추천방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (5) 단계 이후,
    (6) 상기 서버 컴퓨터에서 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단하는 단계,
    (7) 상기 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 상기 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 하는 단계,
    (8) 상기 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 제공받은 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단하는 단계, 그리고
    (9) 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 상기 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 단계를
    더 수행하는 키워드 추천방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (3) 단계를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 상기 사용자 컴퓨터로 제공되는 추천 키워드는 3개 이상이며, 상기 (4) 단계를 통해 사용자가 지정하는 키워드는 3개인 키워드 추천방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 (7) 단계를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 상기 사용자 컴퓨터로 제공되는 추천 키워드는 탭 형태로 2개 제공되며, 상기 사용자 컴퓨터로부터 처음 입력된 키워드와 관련된 추천 키워드가 데이터베이스에 등록되어 있지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는 키워드 추천방법.
  5. (a) 키워드 추천 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터는, 검색에 사용될 각종 원시데이터를 수집하여 해당 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 원시데이터의 형태소 분석에 따른 추천 키워드를 추출하여 데이터베이스에 등록하는 단계,
    (b) 상기 서버 컴퓨터는, 네트워크 통신망을 통해 접속된 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되는지를 판단하는 단계,
    (c) 상기 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 상기 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 해당 추천 키워드를 입력하거나 선택하도록 하는 단계,
    (d) 상기 서버 컴퓨터는, 추천 키워드를 제공받은 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되는지를 판단하는 단계, 그리고
    (e) 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면, 상기 서버 컴퓨터는 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 단계를
    포함하는 키워드 추천방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 (a) 단계를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 원시데이터의 형태소 분석에 따라 데이터베이스에 등록되는 추천 키워드는 3개인 키워드 추천방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 (c) 단계를 통해 상기 서버 컴퓨터에서 상기 사용자 컴퓨터로 제공되는 추천 키워드는 탭 형태로 2개 제공되며, 상기 사용자 컴퓨터로부터 처음 입력된 키워드와 관련된 추천 키워드가 존재하지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는 키워드 추천방법.
  8. 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 키워드 추천, 자료 검색에 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망,
    상기 네트워크 통신망을 통해 키워드 추천, 자료 검색 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터와 통신 접속을 수행하고, 직접 작성한 글의 추천 키워드를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 해당 글의 키워드를 지정하고, 사용자의 자료 검색을 위한 키워드 입력에 따라 서버 컴퓨터로부터 해당 키워드와 관련한 추천 키워드를 추가로 제공받으며, 사용자의 추천 키워드를 이용한 키워드 조합을 통한 검색 자료를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 검색 자료를 이용하는 복수의 사용자 컴퓨터, 그리고
    상기 네트워크 통신망을 통해 접속한 상기 사용자 컴퓨터로부터 데이터베이 스 등록을 위해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정이 요청되면, 상기 사용자 컴퓨터에서 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하여 복수의 추천 키워드를 추출하고, 추출된 복수의 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 추천 키워드 중 일부의 선택을 통해 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정을 수행하도록 하고, 상기 사용자 컴퓨터의 키워드 지정에 따라 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 데이터베이스에 등록하고, 상기 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 서버 컴퓨터를
    포함하는 키워드 추천장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 서버 컴퓨터는,
    상기 네트워크 통신망을 통해 접속된 상기 사용자 컴퓨터의 회원 접속, 해당 사용자가 작성한 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정과 데이터베이스 등록, 검색요청에 따른 키워드 추천, 사용자의 키워드 조합에 따른 검색 자료의 제공을 제어하는 제어수단,
    상기 사용자 컴퓨터의 작성된 글의 내용을 기반으로 한 키워드 지정 요청에 대하여 상기 제어수단의 제어에 따라 작성된 글에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하여 복수의 추천 키워드를 추출하며, 추출된 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 추천 키워드 중 일부 선택을 통해 키워드 지정을 수행하도록 하는 형태소 분석 및 키워드 추출수단,
    상기 사용자 컴퓨터로부터 검색을 위한 키워드가 입력되면 상기 제어수단의 제어에 따라 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하는 키워드 추천수단,
    상기 키워드 추천수단을 통해 추천 키워드를 제공받은 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 수행되면, 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 추출하여 상기 사용자 컴퓨터로 제공하는 검색수단, 그리고
    상기 제어수단의 제어에 따라 상기 사용자 컴퓨터에서 작성한 글과, 상기 형태소 분석 및 키워드 추출수단에서 제공된 추천 키워드의 일부 선택을 수행하는 상기 사용자 컴퓨터의 키워드 지정에 따라 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보를 저장하는 데이터베이스를
    포함하는 키워드 추천장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 서버 컴퓨터는,
    상기 사용자 컴퓨터의 키워드 지정 요청에 따라 형태소 분석에 의해 추출된 추천 키워드를 3개 이상 상기 사용자 컴퓨터로 제공하며, 3개 이상의 추천 키워드 를 확인한 상기 사용자 컴퓨터에서 선택된 3개의 키워드를 해당 사용자가 작성한 글에 대한 키워드 정보로 데이터베이스에 등록하는 키워드 추천장치.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 서버 컴퓨터는,
    검색을 수행하기 위해 키워드를 입력하는 상기 사용자 컴퓨터로 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 탭 형태로 2개 제공하며, 상기 사용자 컴퓨터로부터 처음 입력된 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축된 추천 키워드가 존재하지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는 키워드 추천장치.
  12. 불특정 다수의 통신회선을 연결하여 상호간에 키워드 추천, 자료 검색에 관련된 데이터 통신이 이루어지도록 하는 네트워크 통신망,
    상기 네트워크 통신망을 통해 키워드 추천, 자료 검색 서비스를 제공하는 서버 컴퓨터와 통신 접속을 수행하고, 사용자의 자료 검색을 위한 키워드 입력에 따라 서버 컴퓨터로부터 해당 키워드와 관련한 추천 키워드를 추가로 제공받으며, 사용자의 추천 키워드를 이용한 키워드 조합을 통한 검색 자료를 서버 컴퓨터로부터 제공받아 검색 자료를 이용하는 복수의 사용자 컴퓨터, 그리고
    검색에 사용될 각종 원시데이터를 수집하여 해당 원시데이터에 포함된 표현, 단어의 형태소 분석을 수행하고, 원시데이터의 형태소 분석에 따른 추천 키워드를 추출하여 데이터베이스에 등록하고, 상기 네트워크 통신망을 통해 회원 접속을 수 행한 상기 사용자 컴퓨터로부터 특정 자료의 검색을 위한 키워드가 입력되면, 해당 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축되어 있는 추천 키워드를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하며, 추천 키워드를 제공받은 상기 사용자 컴퓨터로부터 키워드 조합을 통한 검색이 요청되면 해당 키워드와 관련된 자료 리스트를 상기 사용자 컴퓨터로 제공하여 사용자가 검색된 자료를 이용하도록 하는 서버 컴퓨터를
    포함하는 키워드 추천장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 서버 컴퓨터는,
    원시데이터의 형태소 분석에 따라 추출된 3개의 추천 키워드를 해당 원시데이터에 대한 키워드 정보로 데이터베이스에 등록하는 키워드 추천장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 서버 컴퓨터는,
    검색을 수행하기 위해 키워드를 입력하는 상기 사용자 컴퓨터로 해당 키워드와 관련된 추천 키워드를 탭 형태로 2개 제공하며, 상기 사용자 컴퓨터로부터 처음 입력된 키워드와 관련하여 데이터베이스로 구축된 추천 키워드가 존재하지 않으면 추천 키워드를 제공하지 않는 키워드 추천장치.
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