KR20110018300A - 소셜 네트워크 기반 쿼리 구체화 및 추천 - Google Patents

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KR20110018300A
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Abstract

본 발명의 실시예들은 하나 이상의 버디의 검색 이력을 보고 사용자에게 검색 향상을 제공함으로써 사용자의 검색 경험을 향상시킨다. 검색 향상들의 예는 사용자의 버디들 중 하나가 검색 결과를 방문하였음을 지시하는, 검색 결과에 인접하는 주석 또는 그래픽을 포함한다. 다른 실시예에서는, 버디가 검색 결과를 방문한 경우에, 검색 결과에 할당된 관련성 스코어가 증가된다. 다른 양태에서, 버디들의 검색 이력으로부터의 대안 쿼리들이 검색 세션 동안에 사용자에게 제안될 수 있다.

Description

소셜 네트워크 기반 쿼리 구체화 및 추천{SOCIAL NETWORK POWERED QUERY REFINEMENT AND RECOMMENDATIONS}
컴퓨터 사용자들은 검색 용어들을 검색 엔진들에 입력하여, 다양한 아이템들(예를 들어, 사람, 스포츠 팀, 도시 및 회사)에 대한 정보를 찾거나, 어떤 경우에는 특정 개체들(예를 들어, 문서, 이메일 및 웹페이지)을 찾는다. 검색 엔진들의 목표는 컴퓨터 사용자들에게 적절한 검색 결과들을 제공하는 것이다. 인터넷 검색 엔진들은 검색 용어들을 수신하고 검색 결과들을 돌려주는 검색 엔진들의 일반 예이다.
본 요약은 아래의 상세한 설명에서 더 설명되는 개념들의 선택을 간단한 형태로 소개하기 위해 제공된다. 본 요약은 청구 발명의 중요한 또는 필수적인 특징들을 식별하고자 하는 의도도 없고, 청구 발명의 범위를 결정하는 보조물로서 사용하고자 하는 의도도 없다.
본 발명의 실시예들은 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력들을 이용하여, 사용자의 검색 경험을 향상시키는 더 적절한 검색 결과들 및 검색 향상들을 제공하는 것과 관련된다. 일 실시예에서, 사용자는 검색 쿼리를 제출하며, 검색 결과들 및 검색 향상을 제공받는다. 검색 향상은 개별 검색 결과들 근처에 제공될 수 있으며, 검색 결과가 사용자에 의해 제출된 것과 유사한 쿼리들에 응답하여 버디들에 의해 방문되었음을 지시할 수 있다. 다른 실시예에서, 버디들에 의해 방문된 검색 결과들은 결과들을 순위화할 때 검색 엔진에 의해 더 높은 가중치를 부여받거나, 검색 결과들의 개별 섹션에 제공된다. 버디 검색 이력 정보는 사용자에 의해 제출된 쿼리와 관련된 대안 쿼리들을 제시하는 데에도 사용될 수 있다.
본 발명은 첨부 도면들과 관련하여 아래에 상세히 설명된다.
도 1은 본 발명의 구현에 사용하기에 적합한 예시적인 컴퓨팅 환경의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 버디들로부터의 검색 정보를 이용하여 사용자 검색 경험을 향상시키기에 적합한 예시적인 컴퓨팅 시스템 아키텍처를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른, 검색 결과들이 쿼리와 관련되는지를 결정하기 위해 현재의 쿼리와 버디들의 쿼리들 사이의 관계들을 분석하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른, 버디 쿼리 및 현재 쿼리를 분류함으로써 버디 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른, 버디 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른, 현재 쿼리가 버디들의 검색 이력 내의 버디 쿼리들과 관련되는지를 결정하는 추가적인 방법을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른, 카테고리에 의해 현재 쿼리가 검색 이력 내의 검색 결과와 관련되는지를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른, 키워드들을 이용하여 버디들의 검색 이력들 내의 검색 결과가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른, 버디 검색 이력들에 부분적으로 기초하여 검색 향상들을 제공하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른, 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력을 이용하여 검색 결과들을 향상시키기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른 검색 입력 인터페이스를 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이의 도면이다.
도 12-14는 본 발명의 실시예들에 따른 검색 향상들을 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이의 도면이다.
본 발명의 내용은 법정 요건을 충족시키기 위해 본 명세서에 구체적으로 설명된다. 그러나, 설명 자체는 본 특허의 범위를 제한하는 것을 의도하지 않는다. 오히려, 본 발명자들은 청구 발명이 다른 현재 또는 미래의 기술들과 관련하여 본 명세서에 설명된 것들과 다른 단계들 또는 유사한 단계들의 조합들을 포함하도록 다른 방법들로 구현될 수도 있음을 고려하였다. 더욱이, 본 명세서에서 "단계" 및/또는 "블록"이라는 용어들은 이용되는 방법들의 상이한 요소들을 의미하는 데 사용될 수 있지만, 이 용어들은 개별 단계들의 순서가 명시적으로 설명되지 않는 한 또는 명시적으로 설명될 때를 제외하고는 본 명세서에 개시되는 다양한 단계들 사이의 임의의 특정 순서를 의미하는 것으로 해석되지 않아야 한다.
개요
본 발명의 실시예들은 버디들의 그룹으로부터의 검색 이력들을 이용하여, 사용자의 향상된 검색 경험을 제공하는 시스템 및 방법을 제공한다. 버디는 사용자에 의해 지정되는 사람이다. 사용자는 단일 버디 또는 버디들의 그룹을 지정할 수 있으며, 이들의 검색 이력은 사용자의 검색 경험을 향상시키는 데 사용될 것이다. 관련 쿼리들, 및 관련 쿼리들에 응답하여 방문된 사이트들을 포함하는, 그러한 버디들의 검색 이력들은 더 적절한 검색 결과들, 검색 향상들을 제공하거나, 버디 검색 이력들로부터 추출된 대안 검색 쿼리들을 제안하는 데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 현재의 쿼리의 제출에 응답하여, 사용자는 검색 결과들 및 검색 향상을 제공받는다. 검색 향상은 개별 검색 결과들 근처에 제공되고, 검색 결과가 버디에 의해 방문되었음을 지시할 수 있다. 다른 실시예에서, 검색 향상은 버디들에 의해 방문되었고 현재 쿼리와 관련된 검색 결과들의 리스트를 제공한다. 또 다른 실시예에서는, 버디 검색 이력들로부터 추출된 관련 검색 쿼리들이 사용자에게 제안된다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서, 버디 검색 이력 정보를 이용하여 검색 세션을 향상시키기 위한 프로세서 및 컴퓨터 저장 매체를 포함하는 컴퓨터화된 시스템이 제공된다. 시스템은 사용자로부터 쿼리를 수신하고, 상기 쿼리에 응답하는 복수의 검색 결과를 생성하는 검색 엔진을 포함한다. 시스템은 또한 하나 이상의 버디를 식별하는 정보를 수신하는 검색 향상 컴포넌트를 포함하며, 버디는 상기 사용자에 의해 지정되는 사람이다. 상기 검색 향상 컴포넌트는 또한 상기 하나 이상의 버디와 연관된 복수의 버디 검색 이력에 기초하는 하나 이상의 검색 향상을 생성하며, 상기 복수의 버디 검색 이력은 적어도 쿼리들 및 검색 결과들을 포함하고, 상기 쿼리들은 상기 쿼리들을 제출한 상기 하나 이상의 버디와 연관되고, 상기 검색 결과들은 상기 검색 결과들과 상호작용한 상기 하나 이상의 버디와 연관된다. 상기 검색 향상 컴포넌트는 또한 상기 하나 이상의 검색 향상이 상기 복수의 검색 결과와 함께 표시되게 한다.
다른 양태에서, 본 발명의 일 실시예는 버디 검색 이력들에 부분적으로 기초하여 검색 향상들을 제공하는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 구현하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체이다. 방법은 사용자로부터 검색 쿼리를 수신하는 단계, 상기 사용자에 의해 지정된 하나 이상의 버디에 대한 검색 이력을 검색하는 단계, 및 상기 검색 쿼리 및 상기 검색 이력에 기초하여 하나 이상의 검색 향상을 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명의 추가 실시예는 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력 정보를 이용하여 검색 결과들을 향상시키는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어들을 구현하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체에 관한 것이다. 방법은 개별 사용자들과 연관된 검색 이력 정보를 저장하는 단계를 포함하고, 상기 개별 사용자들은 상기 개별 사용자와 연관된 검색 이력 정보에 대한 프라이버시 레벨을 지정할 수 있다. 방법은 사용자로부터 검색 쿼리를 수신하는 단계 및 상기 사용자와 연관된 하나 이상의 검색 버디를 지시하는 정보를 수신하는 단계를 더 포함한다. 방법은 또한 상기 검색 쿼리와 관련되고, 상기 하나 이상의 검색 버디와 연관된 검색 이력 정보의 서브세트로부터 추출된 하나 이상의 추가 검색 쿼리를 표시하는 단계를 포함하며, 상기 하나 이상의 추가 검색 쿼리는 상기 사용자에 의해 선택될 수 있다. 방법은 또한 검색 결과들을 검색 향상과 관련하여 표시하는 단계를 포함한다.
예시적인 운영 환경
본 발명의 개요를 간단히 설명하였지만, 본 발명의 다양한 양태들에 대한 일반적인 상황을 제공하기 위하여, 본 발명의 다양한 양태들이 구현될 수 있는 예시적인 운영 환경이 아래에 설명된다. 먼저, 특히 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예들을 구현하기 위한 예시적인 운영 환경이 일반적으로 컴퓨팅 장치(100)로서 도시되고 지시된다. 컴퓨팅 장치(100)는 적합한 컴퓨팅 환경의 일례에 불과하며, 본 발명의 용도 또는 기능성의 범위에 관해 어떤 제한을 암시하고자 하는 것이 아니다. 컴퓨팅 장치(100)는 도시된 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 그 컴포넌트들의 임의의 조합과 관련하여 어떤 의존성 또는 요구사항을 갖는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 발명은 개인 휴대 단말기 또는 다른 핸드헬드 장치와 같은 컴퓨터 또는 다른 기계에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함하는 컴퓨터 코드 또는 기계 사용 가능 명령어와 일반적으로 관련하여 설명될 수 있다. 일반적으로, 루틴, 프로그램, 개체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함하는 프로그램 모듈은 특정 태스크를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 구현하는 코드를 지칭한다. 본 발명은 핸드헬드 장치, 가전제품, 범용 컴퓨터, 더 특수한 컴퓨팅 장치 등을 포함하는 다양한 시스템 구성에서 실시될 수 있다. 본 발명은 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 태스크가 수행되는 분산 컴퓨팅 환경들에서도 실시될 수 있다.
도 1과 관련하여, 컴퓨팅 장치(100)는 다음 장치들, 즉 메모리(112), 하나 이상의 프로세서(114), 하나 이상의 프레젠테이션 컴포넌트(116), 입출력 포트들(118), 입출력 컴포넌트들(120) 및 예시적인 전원(122)을 직접 또는 간접으로 결합하는 버스(110)를 포함한다. 버스(110)는 (어드레스 버스, 데이터 버스 또는 이들의 조합과 같은) 하나 이상의 버스일 수 있는 것을 나타낸다. 도 1의 다양한 블록들은 명료화를 위해 라인으로 도시되지만, 실제로 다양한 컴포넌트들의 묘사는 그렇게 명확하지 않으며, 비유적으로 라인들은 더 정확하게는 희미하거나 분명치 않을 것이다. 예를 들어, 디스플레이 장치와 같은 프레젠테이션 컴포넌트를 I/O 컴포넌트로서 간주할 수 있다. 또한, 프로세서들은 메모리를 구비한다. 이것이 기술의 본질임을 인식하며, 도 1의 도면은 본 발명의 하나 이상의 실시예와 관련하여 사용될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 장치를 예시할 뿐임을 되풀이한다. "워크스테이션", "서버", "랩톱", "핸드헬드 장치" 등과 같은 카테고리들은 모두 도 1의 범위 내에서 고려되고, "컴퓨팅 장치"를 지칭하므로, 이들 사이의 구별은 행해지지 않는다.
컴퓨팅 장치(100)는 통상적으로 각종 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨팅 장치(100)에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체 양자를 포함한다. 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있지만 이에 제한되는 것은 아니다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체 양자를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨팅 장치(100)에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 통신 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터를 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. "피변조 데이터 신호"라는 용어는, 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함하지만 이에 제한되는 것은 아니다. 상술된 매체들의 모든 조합이 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 영역 안에 포함되는 것으로 한다.
메모리(112)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리 형태의 컴퓨터 저장 매체를 포함한다. 메모리는 이동식, 비이동식 또는 이들의 조합일 수 있다. 예시적인 하드웨어 장치들은 반도체 메모리, 하드 드라이브, 광 디스크 드라이브 등을 포함한다. 컴퓨팅 장치(100)는 메모리(112) 또는 I/O 컴포넌트들(120)과 같은 다양한 엔티티들로부터 데이터를 판독하는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 프레젠테이션 컴포넌트(들)(116)는 데이터 지시들을 사용자 또는 다른 장치에 제공한다. 예시적인 프레젠테이션 컴포넌트들은 디스플레이 장치, 스피커, 프린팅 컴포넌트, 진동 컴포넌트 등을 포함한다.
I/O 포트들(118)은 컴퓨팅 장치(100)가 I/O 컴포넌트들(120)을 포함하는 다른 장치들에 논리적으로 결합되게 하며, 그러한 다른 장치들 중 일부는 내장될 수 있다. 예시적인 컴포넌트들은 마이크, 조이스틱, 게임 패드, 위성 안테나, 스캐너, 프린터, 무선 장치 등을 포함한다.
예시적인 시스템 아키텍처
이제, 도 2를 참조하면, 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력 정보를 이용하는 향상된 검색 경험을 제공하기에 적합한 시스템 아키텍처를 나타내는 블록도가 도시되어 있다. 이 분야의 통상의 기술자들은 도 2에 도시된 컴퓨팅 시스템 아키텍처(200)가 하나의 적절한 컴퓨팅 시스템의 일례일 뿐, 본 발명의 용도 또는 기능성의 범위에 관해 어떤 제한을 암시하고자 하는 것이 아님을 이해하고 인식할 것이다. 컴퓨팅 시스템 아키텍처(200)는 여기에 설명되는 컴포넌트들/모듈들 중 임의의 단일 컴포넌트/모듈 또는 조합과 관련하여 어떤 의존성 또는 요구사항을 갖는 것으로 해석되어서는 안된다.
컴퓨팅 시스템 아키텍처(200)는 검색 엔진 컴포넌트(210), 버디 리스트 관리 컴포넌트(220), 검색 이력 추적 컴포넌트(230), 검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240), 검색 향상 컴포넌트(250), 쿼리 제안 컴포넌트(260) 및 데이터 저장소(270)를 포함한다. 컴퓨팅 시스템 아키텍처(200)는 도 1에 도시된 컴퓨팅 장치(100)와 같은 단일 컴퓨팅 장치 상에 존재할 수 있다. 대안으로서, 컴퓨팅 시스템 아키텍처(200)는 하나 이상의 네트워크를 통해 서로 결합되는 다수의 컴퓨팅 장치를 포함하는 분산 컴퓨팅 환경 내에 존재할 수도 있다. 그러한 네트워크는 하나 이상의 LAN 및/또는 하나 이상의 WAN을 포함할 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 그러한 네트워크 환경은 사무실, 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network), 인트라넷 및 인터넷에서 일반적인 것이다. 따라서, 네트워크 또는 네트워크들의 조합은 본 명세서에서 더 설명되지 않는다.
검색 엔진 컴포넌트(210)는 검색 쿼리를 수신하고, 검색 결과들을 반환한다. 일 실시예에서, 검색 쿼리는 인터넷을 통해 수신되며, 검색 결과들은 인터넷에 접속된 웹페이지들이다. 검색 엔진 컴포넌트(210)는 적절한 검색 결과들을 빨리 찾아서 제공하는 프로세스를 돕기 위해 웹페이지들 또는 다른 문서들을 인덱싱하는 웹 크롤러를 포함할 수 있다. 검색 엔진 컴포넌트(210)는 알고리즘을 적용하여, 어느 검색 결과들이 가장 적절한지를 결정할 수 있다. 검색 쿼리에 응답하여 생성되거나 반환되는 결과들의 리스트는 검색 엔진 결과 페이지 또는 SERP로 지칭될 수 있다.
버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 버디 리스트들의 생성, 삭제 및 저장을 포함하는 버디 리스트들과 관련된 여러 기능을 수행한다. 버디 리스트는 개별 사용자에 의해 버디들로서 지정된 사람들의 그룹이다. 버디 리스트는 사용자의 연락처 리스트 또는 사용자의 소셜 네트워크일 수 있다. 일 실시예에서, 개별 사용자들 및 사용자의 버디 리스트 상의 사람들은 모두 검색 서비스에 가입하거나 등록해야 한다. 일 실시예에서, 버디 리스트는 사용자에 의해 일방적으로 설정될 수 있다. 즉, 버디 리스트 상에 실린 사람들은 사용자의 버디 리스트에 추가되는 것에 동의할 필요가 없다. 다른 실시예에서, 버디 관계는 사람이 사용자의 버디 리스트에 실리는 것에 동의해야 하는 쌍무적인 의미이다.
버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 버디 리스트들의 생성을 도울 수 있다. 버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 사용자들이 리스트에 버디들을 추가하고 그리고/또는 리스트로부터 버디들을 제외함으로써 버디 리스트를 편집하게 할 수 있다. 버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 사용자가 버디들에 대한 식별 정보(예컨대, 이름, 이메일 어드레스, 사용자 ID)를 입력할 수 있게 하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 또한 사용자에 의한 선택을 위해 리스트로부터 버디들을 제안할 수 있다. 버디 리스트에 버디를 추가하기 위해 잠재적 버디의 동의가 필요한 경우에, 버디 리스트 관리 컴포넌트(220)는 잠재적 버디와 접촉하여 버디로부터 필요한 동의를 얻을 수 있다.
검색 이력 추적 컴포넌트(230)는 개별 사용자들에 대한 검색 이력 정보의 수집을 돕는다. 검색 이력 추적 컴포넌트(230)는 검색 상황들에 의해 검색 이력을 저장할 수 있다. 검색 상황은 사용자에 의해 제출된 쿼리, 쿼리에 응답하여 사용자에게 제공된 검색 결과들 및 쿼리에 응답하여 사용자가 선택하고 본 검색 결과들을 포함할 수 있다. 사용자가 선택하고 본 검색 결과들은 검색 엔진 결과 페이지(SERP) 내에 반환된 검색 결과들만이 아니라 그보다 많은 것을 포함할 수 있다. 검색 상황 정보는 검색 쿼리로부터 브라우징되는 모든 콘텐츠를 포함할 수 있다. 또한, (검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)와 관련하여 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이) 상이한 사용자들 또는 버디들에게 상이한 레벨의 액세스를 승인하는 프라이버시 정보가 검색 상황 내에 포함될 수 있다. 개별 검색 상황 내의 모든 정보는 검색 쿼리를 제출한 사용자와 연관된다. 검색 이력 추적 컴포넌트(230)가 검색 상황을 적절한 사용자에게 귀착시키는 것을 가능하게 하는 여러 개의 사용자 식별 방법이 존재한다. 예컨대, 개별 사용자에게 로그인하거나, 이메일 어드레스를 입력하거나, 소정의 다른 식별 정보를 입력하도록 요청함으로써 개별 사용자가 식별될 수 있다. 다른 실시예에서, 사용자는 IP 어드레스에 의해 또는 사용자의 컴퓨터 상의 쿠키를 통해 식별된다. 다른 실시예에서, 검색 이력 정보는 검색 세션 동안에 사용자에 의해 사용되는 클라이언트 장치에 의해 수집된다. 따라서, 클라이언트 장치는 사용자를 식별하고, 검색 이력 정보를 사용자 식별 정보와 함께 중앙 데이터 저장소로 전송할 수 있다. 다른 사용자 식별 방법들도 가능하다. 일 실시예에서, 사용자에 대한 검색 이력은 브라우저로부터 검색되고, 사용자에 대한 검색 이력을 채우는 데 사용된다. 사용자로부터 검색 이력 정보를 수집하기 위해, 검색 이력 추적 컴포넌트(230)가 사용자와 처음 상호작용할 때 또는 진행 방식으로, 브라우저로부터의 검색 이력 정보의 검색이 수행될 수 있다.
개별 사용자는 검색 세션 동안 여러 개의 검색 상황을 생성할 수 있다. 검색 세션은 사용자가 검색 엔진에 입장할 때 시작되어, 사용자가 검색 엔진으로부터 퇴장할 때 중지된다. 사용자에 의해 새로운 쿼리가 제출될 때마다 새로운 검색 상황이 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 검색 이력 추적 컴포넌트(230)는 데이터 저장소(270) 내에 검색 이력 정보를 저장하는 것을 돕는다.
검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 프라이버시 선호들을 수집하고, 이들을 검색 상황들과 연관시킨다. 일 실시예에서, 검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 사용자가 검색 세션 동안에 생성되는 각각의 검색 상황에 대한 프라이버시 레벨을 지정하는 것을 가능하게 한다. 다른 실시예에서, 사용자는 검색 세션 동안에 생성되는 모든 검색 상황에 할당되는 프라이버시 레벨을 지정할 수 있다. 다른 실시예에서는, 사용자가 디폴트 프라이버시 레벨이 변경될 때까지 생성되는 모든 검색 상황들에 할당되는 디폴트 프라이버시 레벨을 선택하거나, 개별 프라이버시 레벨이 검색 세션 또는 검색 상황에 대해 선택된다. 검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 검색 쿼리가 제출된 경우에 사용자가 프라이버시 레벨을 검색 쿼리로서 지정하는 것을 허가할 수 있다. 검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 또한 사용자가 그들의 검색 이력을 보고, 지정된 프라이버시 레벨을 임의 레벨의 입도에서 할당하거나 변경하는 것을 허가할 수 있다. 예컨대, 사용자는 검색 상황에 기초하여, 세션 상황에 기초하여 또는 전체 검색 이력에 기초하여 프라이버시 레벨을 변경할 수 있다.
검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 여러 프라이버시 레벨 중 하나를 검색 이력에 또는 검색 이력의 일부에 할당할 수 있다. 사용자 검색 이력의 상이한 부분들에 대해 상이한 프라이버시 레벨들이 지정될 수 있다. 일 실시예에서, 5개의 상이한 프라이버시 레벨 중 하나가 사용자의 검색 이력 또는 검색 이력의 부분들에 할당된다. 5개의 프라이버시 레벨은 비공개 지정, 개별 버디 지정, 모든 버디 지정, 버디 그룹 지정 및 공개 지정을 포함한다. 비공개 지정은 검색 상황이 다른 사람들과 공유되지 않거나 검색 결과들을 향상시키기 위한 임의의 방식으로 사용되지 않아야 함을 지시한다. 개별 버디 지정은 검색 상황을 이용하여 검색을 향상시킬 수 있는 개별 버디들을 지시한다. 모든 버디 지정은 사용자의 버디 리스트 상의 모든 버디가 검색 상황을 이용하여 검색을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 버디 그룹 지정은 버디들의 하나 이상의 그룹이 검색 상황을 이용하여 검색을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 공개 지정은 시스템 상의 모든 사용자들 및 버디들이 검색 상황을 이용하여 검색을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 검색 이력 프라이버시 컴포넌트(240)는 프라이버시 레벨 정보의 수집을 돕기 위한 임의 수의 인터페이스들을 제공할 수 있다.
검색 향상 컴포넌트(250)는 사용자에 의해 제출된 검색 쿼리에 응답하여 검색 향상들을 제공한다. 검색 향상은 검색 쿼리를 제출하는 사용자의 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력 정보를 이용한다. 일부 실시예들에서는, 사용자의 버디 리스트에 포함된 모든 버디로부터의 검색 이력이 검색 향상들을 제공하는 데 사용된다. 검색 향상을 제공하기 위해 사용자가 개별 버디, 버디들의 그룹, 사전 정의된 버디들의 그룹 또는 모든 버디를 선택하기 위한 인터페이스가 제공될 수 있다. 예컨대, 사용자는 헌팅 광들로 구성된 버디들의 그룹을 사전 정의할 수 있다. 헌팅에 관한 검색 쿼리를 제출할 때, 사용자는 이 사전 정의된 그룹을 지정하여 검색 향상을 제공하기를 원할 수 있다. 검색 향상의 목적은 버디들의 검색 경험을 이용하여, 사용자에게 제공되는 검색 결과들의 관련성에 관한 정보를 제공하는 것이다.
많은 상이한 종류의 검색 향상들이 사용자에게 제공될 수 있다. 일 실시예에서는, 개별 검색 결과가 버디에 의해 방문되었음을 지시하는 검색 향상과 함께 통상의 검색 결과들이 제공된다. 통상의 검색 결과들은 버디 검색 이력들을 고려하지 않고 검색 엔진에 의해 반환되는 검색 결과들이다. 그러한 지시는 검색 결과를 선택하여 본 특정 버디, 검색 결과를 선택하여 본 버디들의 수, 또는 적어도 하나의 버디가 검색 결과를 선택하여 보았다는 것만을 리스트할 수 있다. 일 실시예에서, 검색 향상은 개별 검색 결과에 인접 표시되는 그래픽으로서, 이 그래픽은 개별 검색 결과를 설명한다. 도 11-14는 검색 향상의 다양한 실시예를 나타낸다. 이들 실시예는 제한이 아니라 예시적으로 도시된다.
도 11은 예를 들어 검색 엔진 웹페이지를 통해 제공될 수 있는 검색 입력 인터페이스(1100)를 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이를 도시한다. 검색 입력 인터페이스(1100)는 사용자가 현재의 검색 쿼리(1102)를 입력하는 것을 가능하게 한다. 사용자는 버디 선택 링크(1104)를 선택함으로써 하나 이상의 버디를 선택할 수 있다. 사용자는 버디 리스트 갱신 링크(1106)를 통해 그들의 버디 리스트에 버디들을 추가하고 그리고/또는 그들의 버디 리스트로부터 버디들을 삭제함으로써 그들의 버디 리스트를 갱신할 수 있다. 사용자는 쿼리 제안 링크(1108)를 선택함으로써 현재 쿼리와 관련된 대안 쿼리들을 요청할 수 있다. 전술한 바와 같이, 제안되는 쿼리들은 하나 이상의 버디의 검색 이력으로부터 취해질 수 있다.
도 12는 얼마나 많은 버디가 특정 검색 결과들을 방문하였는지를 지시하는 검색 향상을 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이(1200)를 도시한다. 검색 결과 섹션(1212)은 검색 결과(1202), 검색 결과(1204) 및 검색 결과(1206)를 포함한다. 일 실시예에서, 이러한 검색 결과들 각각은 버디 검색 이력 정보를 고려하지 않고 검색 엔진에 의해 반환된다. 검색 향상(1208)이 검색 결과(1202)에 인접 표시되고, 검색 결과(1202)가 10명의 버디에 의해 방문되었음을 지시한다. 검색 향상(1210)이 검색 결과(1204)에 인접 표시되고, 검색 결과(1204)가 2명의 버디에 의해 방문되었음을 지시한다. 검색 결과(1206)에 대해서는 검색 향상이 제공되지 않으며, 이는 검색 향상 없이 검색 결과들이 제공될 수 있음을 나타낸다는 점에 유의한다.
일 실시예에서, 통상의 검색 결과들(즉, 버디들의 검색 이력을 고려하지 않고 반환된 검색 결과들)은 버디들이 검색 결과를 선택하고 본 횟수와 같은 검색 이력으로부터의 정보에 기초하여 재배열된다. 재배열된 검색 결과들은 다른 검색 향상들과 함께 또는 그들 없이 제공될 수 있다. 도 12는 검색 결과들이 하나 이상의 버디에 의해 방문된 횟수에 따라 배열된 검색 결과들(1202, 1204, 1206)을 나타낸다. 검색 결과(1202)는 10명의 버디가 방문했으므로 첫 번째로 리스트된다. 검색 결과(1204)는 2명의 버디가 방문했으므로 두 번째로 리스트된다. 검색 결과(1206)는 어떠한 버디도 방문하지 않았으므로 세 번째로 리스트된다. 버디들이 방문하지 않은 검색 결과(1206)와 같은 검색 결과들은 검색 엔진에 의해 이용되는 통상적인 순위화 메커니즘에 따라 순위화될 수 있다.
도 13은 어느 버디들이 특정 검색 결과를 방문하였는지를 지시하는 검색 향상을 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이(1300)를 도시한다. 검색 결과 섹션(1312)은 검색 결과(1302), 검색 결과(1304) 및 검색 결과(1306)를 포함한다. 일 실시예에서, 이러한 검색 결과들 각각은 버디 검색 이력 정보를 고려하지 않고 검색 엔진에 의해 반환된다. 검색 향상(1308)이 검색 결과(1302)에 인접 표시되고, 검색 결과(1302)가 버디 1 및 버디 5에 의해 방문되었음을 지시한다. 검색 향상(1310)이 검색 결과(1304)에 인접 표시되고, 검색 결과(1304)가 버디 2에 의해 방문되었음을 지시한다. 검색 결과(1306)에 대해서는 검색 향상이 제공되지 않으며, 이는 검색 향상 없이 검색 결과들이 제공될 수 있음을 나타낸다는 점에 유의한다.
도 14는 버디들이 선택하고 방문한 결과들을 포함하는 검색 결과들의 개별 섹션을 제공하는 검색 향상을 나타내는 예시적인 스크린 디스플레이(1400)를 도시한다. 검색 결과 섹션(1414)은 검색 결과(1402), 검색 결과(1404) 및 검색 결과(1406)를 포함한다. 일 실시예에서, 이러한 검색 결과들의 각각은 버디 검색 이력 정보를 고려하지 않고 검색 엔진에 의해 반환된다. 버디 검색 결과 섹션(1416)은 하나 이상의 버디에 의해 선택되고 방문되었으며 현재의 검색 쿼리와 관련된 하나 이상의 검색 결과를 표시한다. 버디 검색 결과 섹션(1416)은 검색 결과(1402), 검색 결과(1410) 및 검색 결과(1412)를 포함한다. 검색 결과(1402)는 양 섹션 내에 리스트되며, 이는 검색 결과가 각각의 검색 결과 섹션 내에 포함시키기 위한 각각의 기준들을 충족시키는 경우에 양 섹션 내에 나타날 수 있음을 지시한다.
검색 향상을 제공할 때, 버디들에 의해 제출된 검색 상황 정보의 프라이버시 레벨이 존중될 것이다. 예컨대, 버디가 제1 사용자에 의해 지정되었지만, 검색 이력 정보에 할당된 프라이버시 레벨들로 인해 제1 사용자에게 유용한 어떠한 검색 이력도 갖지 않는 경우, 그 버디의 검색 이력 정보는 검색 향상을 제공하는 데 사용되지 않을 것이다. 일부 예들에서, 다수의 상황 내에 나타나는 검색 정보에 할당된 프라이버시 레벨은 충돌할 수 있다. 검색 이력 정보의 충돌은 2개의 상이한 쿼리에 응답하여 동일한 검색 결과가 보여질 때 발생할 수 있는데, 이는 각각의 쿼리가 상이한 검색 상황의 일부이고, 각각의 검색 상황이 상이한 프라이버시 레벨을 할당받을 수 있기 때문이다. 예를 들어, 제1 쿼리에 응답하여 하나의 상황 내에서 방문된 검색 결과는 비공개로 지정될 수 있는 반면, 제2 쿼리에 응답하여 제2 상황 내에서 방문된 동일 검색 결과들은 공개로 지정될 수 있다. 일 실시예에서, 최저 프라이버시 레벨에서 검색 이력 정보를 이용함으로써 충돌이 해결된다. 최저 프라이버시 레벨은 대부분의 정보가 이용되는 것이 허가되는 레벨이다. 다른 실시예에서는, 최고 프라이버시 레벨을 충돌하는 검색 이력 정보에 귀착시킴으로써 충돌이 해결된다. 최저 프라이버시 레벨이 사용되는 실시예에서, 검색 결과는 버디들의 검색을 향상시키는 데 사용된다. 예를 들어, 자동차에 관한 쿼리에 응답하여 버디가 소비자 보호 사이트에 방문하고, 그 쿼리 및 소비자 보호 사이트를 포함하는 검색 상황을 공개로서 지정한 후, 제2 쿼리에 응답하여 비공개로 지정된 소비자 보호 사이트를 방문하는 경우, 그럼에도 소비자 보호 사이트는 검색 향상을 생성하기 위해 검색 향상 컴포넌트(250)에 의해 이용될 것이다. 한편, 최고 프라이버시 레벨이 프라이버시 레벨들의 충돌을 지배하는 경우 반대 결과가 나타날 것이다. 그 경우, 소비자 보호 사이트는 검색 향상을 생성하기 위해 검색 향상 컴포넌트(250)에 의해 사용되지 않는데, 이는 소비자 보호 사이트가 비공개로 지정된 검색 상황의 일부이기 때문이다.
검색 향상 컴포넌트(250)는 하나 이상의 버디가 본 검색 결과들에 더 높은 가중치를 부여하는 것에 기초하여 검색 결과들을 재배열하는 것과 같은 다른 검색 향상들을 제공할 수 있다. 다른 실시예에서는, 버디들에 의해 방문되었고, 제출된 쿼리와 관련된 검색 결과들의 개별 그룹이 개별 섹션 내에 제공된다. 또 다른 실시예에서, 검색 향상은 검색 엔진과 상호작용하여, 버디들이 방문한 검색 결과들에 부여되는 관련 가중치를 조정하는 것을 포함한다.
검색 향상을 제공하는 중요한 양태는 버디들의 검색 이력 내의 어느 검색 결과들 및 쿼리들이 사용자에 의해 제출된 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 포함한다. 도 3 및 도 7-8은 검색 이력 내의 검색 결과가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 도 4-6은 버디 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 도 3-8에 도시된 예들은 단지 예시적일 뿐, 제한을 의도하지 않는다. 현재 쿼리와 버디 쿼리 또는 현재 쿼리와 버디 검색 결과 사이에 관계가 존재하는지를 결정하는 다른 방법들도 가능하다.
도 3은 본 발명의 실시예들에 따른, 검색 결과들이 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하기 위해 현재 쿼리와 검색 이력으로부터의 버디들의 쿼리들 사이의 관계들을 분석하는 방법을 나타낸다. 도 3에 도시된 분석은, 현재 쿼리와 관련된 버디 쿼리에 응답하여 검색 결과가 제공된 때, 지정된 버디가 검색 결과를 선택하고 본 경우에 검색 결과가 현재 쿼리와 관련된 것으로 결정한다. 도 3은 사용자에 의해 제출된 현재 쿼리(310)를 나타낸다. 도 3은 또한 버디들에 의해 제출된 쿼리들의 그룹을 포함하는 버디 쿼리 그룹(320), 및 다양한 버디 쿼리들에 응답하여 버디들에 의해 방문된 검색 결과들을 포함하는 버디 결과 그룹(330)을 나타낸다. 버디 쿼리 그룹(320) 및 버디 결과 그룹(330)은 사용자의 버디들에 대한 검색 이력들로부터 취해진다. 버디 쿼리 그룹(320)은 버디 쿼리(322), 버디 쿼리(324), 버디 쿼리(326) 및 버디 쿼리(328)를 포함한다. 설명을 위해 4개의 버디 쿼리만이 도시되지만, 더 많은 버디 쿼리들이 포함될 수 있다. 버디 검색 결과 그룹(330)은 검색 결과(332), 검색 결과(334), 검색 결과(336), 검색 결과(338) 및 검색 결과(339)를 포함한다. 버디 쿼리들과 같이, 검색 결과들은 버디들의 검색 이력들로부터 취해지며, 도시된 5개보다 많은 검색 결과들을 포함할 수 있다. 현재 쿼리(310)는 관계(360)를 통해 버디 쿼리(322)와 관련된다. 버디 쿼리(326)는 관계(362)를 통해 현재 쿼리(310)와 관련된다. 이어서, 현재 쿼리(310)와 버디 쿼리 사이의 관계를 결정하는 다양한 방법들이 설명된다. 일 실시예에서, 검색 결과(332) 및 검색 결과(336)는 현재 쿼리(310)와 관련되는데, 그 이유는 이들이 현재 쿼리(310)와 관련된 버디 쿼리(322)에 응답하여 버디에 의해 방문되었기 때문이다. 버디 쿼리(324) 및 버디 쿼리(328)에만 응답하여 방문된 검색 결과들은 현재 쿼리(310)와 관련되지 않을 수 있는데, 그 이유는 버디 쿼리(324) 및 버디 쿼리(328)가 현재 쿼리와 관련되지 않기 때문이다. 따라서, 이 실시예에서, 검색 결과(332) 및 검색 결과(336)만이 현재 쿼리(310)와 관련된 것으로 결정될 것이다.
이제, 도 4를 참조하면, 블록도는 본 발명의 실시예들에 따라, 쿼리를 분류함으로써 버디 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 이 실시예에서, 버디 쿼리는 동일 카테고리들 중 하나 이상 내에 속하는 경우에 현재 쿼리(310)와 관련된다. 카테고리는 검색 결과 또는 쿼리의 내용에 기초하여 검색 결과 또는 쿼리에 할당된 지정일 수 있다. 검색 결과들 및 쿼리들 양자는 쿼리에 응답하여 적절한 검색 결과들을 제공하는 것을 돕기 위해 카테고리들을 할당받을 수 있다. 도 4는 현재 쿼리(310), 카테고리(420), 카테고리(422), 카테고리(424) 및 카테고리(426)를 포함한다. 현재 쿼리(310)와 카테고리(420), 카테고리(422) 및 카테고리(426) 사이의 라인들은 현재 쿼리(310)가 그러한 3개의 카테고리로 분류된다는 것을 지시한다. 현재 쿼리(310)는 연결되지 않은 것으로 표시된 바와 같이 쿼리 카테고리(424) 내에 속하지 않는다. 도 4는 또한 버디 쿼리(432), 버디 쿼리(434), 버디 쿼리(436) 및 버디 쿼리(438)를 포함한다. 버디 쿼리(432)는 현재 쿼리(310)와 관련되는데, 그 이유는 이들이 적어도 하나의 공통 카테고리를 갖기 때문이다. 이 경우, 이들 양자는 카테고리(420) 및 카테고리(422) 내에 있다. 버디 쿼리(434)는 카테고리(420), 카테고리(422) 또는 카테고리(426)와 관련되지 않으므로 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다. 버디 카테고리(436)는 현재 쿼리(310)와 관련되는데, 그 이유는 이들 양자가 카테고리(426) 내에 있기 때문이다. 일 실시예에서, 버디 쿼리(436)가 현재 쿼리(310)와 관련되지 않은 카테고리(424)로도 분류된다는 사실은 그가 현재 쿼리(310)와 관련되는 것을 막지 못한다. 버디 검색 쿼리(438)는 현재 쿼리(310)와 관련된 카테고리들 중 하나와 관련되지 않으므로 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다.
이제, 도 5를 참조하면, 블록도는 본 발명의 실시예들에 따라, 버디 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 도시한다. 이 실시예에서, 버디 쿼리들은, 버디 쿼리가 현재 쿼리(310)와 동일한 카테고리 내에 있고 버디 쿼리에 응답하여 적어도 하나의 버디에 의해 방문된 적어도 하나의 검색 결과를 생성하는 경우에, 현재 쿼리(310)와 관련된 것으로 결정된다. 도 5는 현재 쿼리(310)를 포함한다. 도 5는 또한 카테고리(520), 카테고리(522), 카테고리(524) 및 카테고리(526)를 포함한다. 도 5는 또한 검색 결과(530), 검색 결과(532) 및 검색 결과(534)를 도시한다. 일 실시예에서는, 현재 쿼리(310)에 할당된 카테고리들 내에 속하는 버디들의 검색 이력들 내의 모든 검색 결과들이 평가에 포함될 수 있다. 도 5는 또한 버디 쿼리(540), 버디 쿼리(542), 버디 쿼리(544) 및 버디 쿼리(546)를 포함한다. 현재 쿼리(310)와 카테고리들 사이의 라인들은 현재 쿼리(310)가 그가 연결된 카테고리로 분류된다는 것을 지시한다. 따라서, 현재 쿼리(310)는 카테고리(524)가 아니라 카테고리들(520, 522, 526)로 분류된다. 검색 결과들과 카테고리들 사이의 라인들은 검색 결과가 그가 연결되는 카테고리 또는 카테고리들 내에 있다는 것을 지시한다. 따라서, 검색 결과(530)는 카테고리(524) 내에 있고, 검색 결과(532)는 카테고리(520, 522) 내에 있으며, 검색 결과(534)는 카테고리(526) 내에 있다. 검색 결과들과 버디 쿼리들 사이의 라인들은 검색 결과가 연결된 쿼리에 응답하여 버디가 검색 결과를 방문하였다는 것을 지시한다. 따라서, 검색 결과(530)는 버디 쿼리(542)에 응답하여 방문되었고, 검색 결과(532)는 버디 쿼리(540)에 응답하여 방문되었으며, 검색 결과(534)는 버디 쿼리(544)에 응답하여 방문되었다.
도 5를 계속 참조하면, 버디 쿼리들은, 버디 쿼리에 응답하여 방문된 검색 결과들이 현재 쿼리(310)와 동일한 카테고리 내에 있는 경우에, 현재 쿼리(310)와 관련된 것으로 결정된다. 예를 들어, 버디 쿼리(540)는 현재 쿼리(310)와 관련되는데, 그 이유는 현재 쿼리(310)와 카테고리(520)를 공유하는 검색 결과(532)가 버디 쿼리(540)에 응답하여 방문되었기 때문이다. 유사하게, 버디 쿼리(544)는 현재 쿼리(310)와 관련되는데, 그 이유는 현재 쿼리(310)와 카테고리(526)를 공유하는 검색 결과(534)가 버디 쿼리(544)에 응답하여 방문되었기 때문이다. 이와 달리, 버디 쿼리(542)는 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는데, 그 이유는 검색 결과(530)가 현재 쿼리(310)와 공유되지 않는 카테고리(524) 내에만 있기 때문이다. 버디 쿼리(546)는 어떠한 검색 결과와도 관련되지 않으며, 따라서 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다.
이제, 도 6을 참조하면, 블록도는 본 발명의 일 실시예에 따라 현재 쿼리가 버디 검색 이력 내의 버디 쿼리들과 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 이 실시예에서, 버디들의 쿼리들은 이들이 현재 쿼리(310)에 대한 검색 엔진 결과 페이지("SERP")(610) 내에도 있는 하나 이상의 검색 결과를 반환한 경우에 현재 쿼리(310)와 관련된다. SERP(610)는 버디 검색 이력 정보를 이용하지 않고 현재 쿼리(310)에 의해 반환된 검색 결과들을 포함한다. 도 6은 현재 쿼리(310) 및 SERP(610) 내의 검색 결과들의 그룹을 포함한다. SERP(610) 내의 검색 결과들은 검색 결과(612), 검색 결과(614), 검색 결과(616) 및 검색 결과(618)를 포함한다. 검색 결과(620) 및 검색 결과(622)도 도시되지만, 이들은 SERP(610) 내에 있지 않다. 도 6은 또한 버디 쿼리(632), 버디 쿼리(634), 버디 쿼리(636) 및 버디 쿼리(638)를 포함한다. 버디 검색 쿼리(632)와 검색 결과들(612, 614) 사이의 라인들은 검색 결과들(612, 614)이 버디 쿼리(632)에 응답하여 버디에 의해 선택되었음을 지시한다. 버디 검색 쿼리(634)와 검색 결과(622) 사이의 라인은 검색 결과(622)가 버디 쿼리(634)에 응답하여 버디에 의해 선택되었음을 지시한다. 버디 검색 쿼리(636)와 검색 결과(618) 사이의 라인은 검색 결과(618)가 버디 쿼리(636)에 응답하여 선택되었음을 지시한다. 버디 검색 쿼리(638)와 검색 결과(620) 사이의 라인은 검색 결과(620)가 버디 쿼리(638)에 응답하여 선택되었음을 지시한다.
도 6을 계속 참조하면, 버디 쿼리(632)는 SERP(610) 내에 있는 검색 결과들(612, 614)의 선택을 유발하므로 현재 쿼리(310)와 관련된다. 마찬가지로, 버디 쿼리(636)는 SERP(610) 내에 있는 검색 결과(618)의 선택을 유발하므로 현재 쿼리(310)와 관련된다. 버디 쿼리(634) 및 버디 쿼리(638)는 SERP(610) 내의 검색 결과들이 버디 쿼리(634) 또는 버디 쿼리(638)에 응답하여 방문되지 않았으므로 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다.
이제, 도 7을 참조하면, 블록도는 본 발명의 일 실시예에 따라 카테고리들을 이용하여 현재 쿼리가 버디들의 검색 이력 내의 검색 결과와 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 도 7에서, 버디 검색 결과와 현재 쿼리(310)는 이들이 공통 카테고리를 갖는 경우에 관련된다. 도 7은 현재 쿼리(310)를 포함한다. 현재 쿼리(310)는 연결 라인들에 의해 지시되는 바와 같이 카테고리(710), 카테고리(712) 및 카테고리(716) 내에 속한다. 현재 쿼리(310)는 카테고리(714)에는 속하지 않는다. 검색 결과(720), 검색 결과(722), 검색 결과(724) 및 검색 결과(726)는 모두 사용자의 버디들의 검색 이력들 내에서 발견된다. 검색 결과(720), 검색 결과(722) 및 검색 결과(726)는 모두 현재 쿼리(310)와의 공통 카테고리 내에 속한다. 검색 결과(724)는 현재 쿼리(310)와 관련되지 않은 카테고리(714)에 속한다. 따라서, 검색 결과(724)는 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다. 따라서, 검색 결과(720), 검색 결과(722) 및 검색 결과(726)만이 현재 쿼리(310)와 관련된다.
이제, 도 8을 참조하면, 블록도는 본 발명의 실시예들에 따라 키워드들을 이용하여 버디들의 검색 이력들 내의 검색 결과가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 것을 나타낸다. 키워드들의 예는 단일 워드, 다수의 워드, 절, 문장, 숫자들 및 문자들과 숫자들의 조합들을 포함한다. 도 8에서, 현재 쿼리(310)와 버디 검색 결과는 이들이 공통 키워드를 갖는 경우에 관련된다. 검색 결과 또는 쿼리의 내용에 기초하여 키워드가 검색 결과 또는 쿼리에 할당되거나 그 안에서 발견될 수 있다. 일 실시예에서, 키워드들의 리스트가 수집되고, 키워드가 검색 결과 또는 쿼리 내에 발생하는 경우에 쿼리 또는 검색 결과에 할당된다. 도 8은 현재 쿼리(310)가 키워드(810), 키워드(812) 및 키워드(816)를 포함하는 것을 나타낸다. 키워드(814)는 설명을 위해 도시되지만, 현재 쿼리(310) 내에 포함되지 않는다. 검색 결과(820), 검색 결과(822), 검색 결과(824) 및 검색 결과(826) 모두는 현재 사용자에 의해 지정된 버디들의 검색 이력들 내에서 발견된다. 검색 결과(820)는 키워드(816)도 포함하므로 현재 쿼리(310)와 관련된다. 검색 결과(822)는 키워드(810) 및 키워드(812)를 포함하므로 현재 쿼리(310)와 관련된다. 검색 결과(824)는 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는 키워드(814)와만 관련되므로 현재 쿼리(310)와 관련되지 않는다. 검색 결과(826)는 키워드(816)를 포함하므로 현재 쿼리(310)와 관련된다.
이제, 도 2를 참조하면, 검색 향상 컴포넌트(250)는 도 3-8의 방법들, 또는 버디 검색 이력 내의 검색 결과가 현재 쿼리와 관련되는 것을 결정하는 다른 방법들을 이용할 수 있다. 일 실시예에서는, 관련된 것으로 간주되기 위해, 검색 이력 정보로부터의 검색 결과도 현재 쿼리에 대한 SERP 내에 있어야 한다. 다른 실시예들에서, 검색 이력 정보로부터의 검색 결과는 현재 쿼리에 대한 SERP 내에 있을 필요가 없다. 이러한 결정이 이루어진 경우, 전술한 바와 같이, 검색 향상들이 관련 검색 결과들과 관련하여 제공될 수 있다.
쿼리 제안 컴포넌트(260)는 버디 검색 이력들 내의 관련 쿼리들을 식별하고, 관련 쿼리들을, 사용자가 검색을 구체화할 수 있게 하는 대안 쿼리 제안들로서 사용자에게 제공한다. 쿼리 제안 컴포넌트(260)는 도 3, 도 4, 도 5, 도 6과 관련하여 설명된 접근법들, 또는 버디 검색 이력 내의 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하기 위한 다른 접근법을 이용할 수 있다. 설명된 방법들의 변형들은 물론, 명시적으로 설명되지 않은 다른 방법들도 이용될 수 있다. 쿼리 제안들은 검색 결과들을 제공하기 전에 제공될 수 있다. 검색 결과들이 제공된 후에 대안 쿼리 제안들이 제공될 수도 있다.
데이터 저장소(270)는 검색 엔진, 검색 이력들, 버디 리스트들에 대한 정보, 및 컴퓨터 시스템 아키텍처(200)의 기능들을 가능하게 하는 데 필요한 임의의 다른 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 저장소(270)는 관계형 데이터베이스 내에 정보를 체계화한다. 데이터 저장소(270)는 중앙에 위치할 수 있고, 상이한 컴퓨팅 장치들 상에서 동작하는 다른 컴포넌트들에 통신 접속될 수 있다.
이어서, 도 9를 참조하면, 버디 검색 이력들에 부분적으로 기초하여 검색 향상들을 제공하기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도가 도시되고, 일반적으로 참조 번호 900으로서 지시된다. 단계 910에서, 사용자로부터 검색 쿼리가 수신된다. 일 실시예에서, 검색 쿼리들을 수신하도록 의도된 사용자 인터페이스를 통해 인터넷 상에서 검색 쿼리가 제출된다. 예를 들어, 인터넷 웹페이지 상에 존재하는 쿼리 필드 내에서 검색 쿼리가 제출될 수 있다. 쿼리는 단일 워드 또는 워드들의 시리즈일 수 있다. 쿼리는 부울 연산자들을 포함할 수도 있다. 본 발명의 실시예들은 수신되는 쿼리의 유형 또는 쿼리가 수신되는 방식에 의해 제한되는 것을 의도하지 않는다.
단계 920에서, 사용자에 의해 지정된 하나 이상의 버디에 대한 검색 이력이 검색된다. 일 실시예에서, 버디들은 사용자에게 표시된 사용자 인터페이스를 통해 지정된다. 일 실시예에서는 단일 버디가 지정된다. 다른 실시예에서는 둘 이상의 버디가 지정된다. 또 다른 실시예에서는 사전 결정된 버디들의 그룹이 사용자에 의해 지정된다. 버디들은 사용자에 의해 이전에 생성된 버디들의 리스트로부터 선택될 수 있다. 다른 실시예에서, 버디들은 검색 쿼리와 함께 입력될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 사용자의 리스트 상의 모든 버디들이 사용될 수 있다. 검색 이력은 검색 이력을 검색하는 컴퓨팅 장치에 통신 접속되는 데이터 저장소에 저장될 수 있다. 전술한 바와 같이, 검색 이력은 검색 쿼리, 검색 쿼리를 제출한 버디에 의해 방문된 검색 결과들 및 프라이버시 레벨을 각각 포함하는 검색 상황들과 관련하여 저장될 수 있다. 다른 정보도 검색 상황 내에 저장될 수 있다. 각각의 개별 검색 상황이 단일 사용자와 연관되어야 하며, 이는 하나 이상의 지정된 버디에 대해서만 검색 이력들을 검색하는 것을 가능하게 한다.
단계 930에서, 하나 이상의 검색 향상이 사용자에게 제공된다. 검색 향상들은 검색 쿼리 및 검색된 검색 이력에 부분적으로 기초하여 생성된다. 일 실시예에서, 검색 향상은 개별 검색 결과에 인접 표시되는 주석을 포함한다. 도 12에 도시된 바와 같이, 주석은 개별 검색 결과를 본 버디들의 수를 알릴 수 있다. 도 13에 도시된 바와 같이, 주석은 검색 결과를 실제로 본 하나 이상의 버디를 식별할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 주석은 적어도 하나의 버디가 개별 검색 결과를 보았음을 간단히 지시할 수 있다. 도 14에 도시된 바와 같이, 검색 향상은 하나 이상의 버디가 보았고 검색 쿼리와 관련된 검색 결과들의 개별 섹션을 포함할 수 있다. 검색 결과가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 몇몇 방법들이 앞에서 설명되었다. 다른 실시예에서, 검색 향상은 버디가 방문한 SERP를 갖는 검색 결과들에 추가 가중치를 제공함으로써 쿼리로부터 반환된 검색 결과들을 재배열하는 것을 포함한다. 이것은 버디들이 방문한 검색 결과들이 버디들이 방문하지 않은 검색 결과들보다 더 관련 있는 것으로 간주되는 것을 보장한다.
일 실시예에서는, 현재 검색 쿼리와 관련된 하나 이상의 추가 검색 쿼리들이 사용자의 검색을 구체화하기 위한 쿼리 제안으로서의 선택을 위해 사용자에게 제공될 수 있다. 추가 쿼리들은 최초 제출된 검색 쿼리와 관련된 것으로 결정되는 경우에 하나 이상의 지정된 버디의 검색 이력들로부터 추출될 수 있다. 지정된 버디들의 검색 이력들 내의 쿼리가 현재 쿼리와 관련되는지를 결정하는 몇몇 방법들이 앞에 설명되었다.
프라이버시 입력 인터페이스가 검색 엔진 결과들과 함께 또는 검색 세션 동안의 임의의 다른 시간에 사용자에게 제공될 수 있다. 프라이버시 입력 인터페이스는 사용자가 사용자와 연관된 각각의 검색 상황에 대한 프라이버시 레벨을 선택하는 것을 가능하게 한다. 전술한 바와 같이, 검색 상황은 개별 쿼리, 개별 쿼리를 제출한 사용자가 본 검색 결과들 및 프라이버시 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 프라이버시 레벨 정보는 사용자에게 제공된 프라이버시 입력 인터페이스를 통해 수신된다. 이어서, 프라이버시 레벨 정보는 검색 상황 정보를 저장하는 데 사용되는 데이터 저장소 내에 검색 상황과 관련하여 저장될 수 있다. 사용될 수 있는 다양한 프라이버시 레벨들이 앞에서 설명되었다.
이제, 도 10을 참조하면, 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력 정보를 이용하여 검색 결과들을 향상시키기 위한 예시적인 방법을 나타내는 흐름도가 도시되고, 일반적으로 참조 번호 1000으로 지시되어 있다. 단계 1010에서, 개별 사용자들과 연관된 검색 이력 정보가 저장된다. 개별 사용자들은 개별 사용자와 연관된 검색 이력 정보에 대한 프라이버시 레벨을 지정할 수 있다. 사용자의 검색 이력의 다양한 부분들에 프라이버시 레벨들을 할당하는 방법들이 다양한 프라이버시 레벨을 갖는 것으로 앞에서 설명되었다.
단계 1020에서, 사용자로부터 검색 쿼리가 수신된다. 사용자의 검색 쿼리를 수신하는 다양한 실시예가 도 9와 관련하여 앞에서 설명되었다. 단계 1030에서, 사용자와 관련된 하나 이상의 검색 버디에 대한 식별 정보가 수신된다. 단계 1040에서, 검색 쿼리와 관련되고, 버디들과 연관된 검색 이력 정보의 서브세트로부터 추출된 하나 이상의 추가 검색 쿼리가 사용자에게 표시된다. 전술한 바와 같이, 하나 이상의 검색 쿼리가 사용자에 의해 선택될 수 있다. 관련된 검색 쿼리의 선택시, 그 검색 쿼리와 관련된 결과들이 사용자에게 제공될 것이다. 단계 1050에서, 최초 검색 쿼리로부터 정상적으로 반환된 검색 결과들이 하나 이상의 검색 향상과 관련하여 제공된다. 가능한 검색 향상들의 예는 도 11-14와 관련하여 그리고 그외의 곳에서 앞에서 설명되었다.
결론
이해할 수 있듯이, 본 발명의 실시예들은 하나 이상의 버디의 그룹으로부터의 검색 이력 정보를 이용하여 향상된 검색 경험을 제공한다. 본 발명은 모든 면에서 제한이 아니라 예시적인 것을 의도하는 특정 실시예들과 관련하여 설명되었다. 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고, 본 발명과 관련된 분야의 통상의 기술자들에게 대안 실시예들이 명백해질 것이다.
위로부터, 본 발명은 본 시스템 및 방법에 명백하고 고유한 다른 이익들과 더불어 전술한 모든 목표들 및 목적들을 달성하는 데 적합한 것임을 알 것이다. 소정의 특징들 및 하위 조합들이 유용하며, 다른 특징들 및 하위 조합들과 관계없이 이용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 이것은 청구항들에 의해 고려되며, 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (20)

  1. 버디 검색 이력 정보를 이용하여 검색 세션을 향상시키기 위한 프로세서 및 컴퓨터 저장 매체를 포함하는 컴퓨터화된 시스템으로서,
    사용자로부터 쿼리를 수신하고, 상기 쿼리에 응답하는 복수의 검색 결과를 생성하는 검색 엔진(210); 및
    (1) 하나 이상의 버디에 대한 ID 정보(identification information)를 수신하고 - 버디는 상기 사용자에 의해 지정되는 사람임 -, (2) 상기 하나 이상의 버디와 연관된 복수의 버디 검색 이력에 기초하는 하나 이상의 검색 향상을 생성하고 - 상기 복수의 버디 검색 이력은 적어도 쿼리들 및 검색 결과들을 포함하고, 상기 쿼리들은 상기 쿼리들을 제출한 상기 하나 이상의 버디와 연관되고, 상기 검색 결과들은 상기 검색 결과들과 상호작용한 상기 하나 이상의 버디와 연관됨 -, (3) 상기 하나 이상의 검색 향상이 상기 복수의 검색 결과와 함께 표시되게 하는 검색 향상 컴포넌트(250)
    를 포함하는 컴퓨터화된 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 버디는 단일 버디, 사전 정의된 버디들의 그룹, 버디 리스트 상의 모든 버디들 및 검색 세션 동안에 개별적으로 선택된 복수의 버디 중 하나 이상을 포함하고, 상기 검색 세션은 상기 사용자가 상기 검색 엔진에 액세스할 때 시작되고, 상기 사용자가 상기 검색 엔진에서 나올 때 종료되는 컴퓨터화된 시스템.
  3. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 상기 복수의 검색 결과 내의 개별 검색 결과에 인접하여 표시된 주석을 포함하고, 상기 주석은 상기 복수의 버디 검색 이력으로부터 도출된 정보를 전달하는 컴퓨터화된 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 주석은 상기 복수의 검색 결과 내의 개별 검색 결과를 본 버디들의 수, 상기 개별 검색 결과를 본 개별 버디들의 ID, 및 적어도 하나의 버디가 상기 개별 검색 결과를 보았다는 지시 중 하나 이상을 전달하는 컴퓨터화된 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 상기 쿼리와 관련되고 상기 하나 이상의 버디가 본 검색 결과들의 개별 섹션으로서 상기 복수의 검색 결과와 함께 표시되는 컴퓨터화된 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 상기 하나 이상의 버디가 본 개별 검색 결과들에 더 큰 중요성을 부여하기 위해 상기 검색 결과들을 재정렬하는 것을 포함하는 컴퓨터화된 시스템.
  7. 제1항에 있어서, 상기 쿼리와 관련된 새로운 쿼리를 제안하는 쿼리 제안 컴포넌트를 더 포함하고, 상기 새로운 쿼리는 상기 복수의 버디 검색 이력으로부터 취해지고, 상기 쿼리와 관련된 것으로 결정되는 컴퓨터화된 시스템.
  8. 제1항에 있어서, 상기 시스템은 검색 이력 프라이버시 컴포넌트 및 검색 이력 추적 컴포넌트를 더 포함하고, 상기 검색 이력 프라이버시 컴포넌트는 상기 사용자 및 버디들이 그들의 검색 이력들에 프라이버시 레벨을 할당할 수 있게 하고, 상기 검색 이력 추적 컴포넌트는 검색 이력 정보가 저장되게 하는 컴퓨터화된 시스템.
  9. 버디 검색 이력들에 부분적으로 기초하여 검색 향상들을 제공하는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어들이 구현된 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체로서,
    상기 방법은,
    사용자로부터 검색 쿼리를 수신하는 단계(910);
    상기 사용자에 의해 지정된 하나 이상의 버디에 대한 검색 이력을 검색하는 단계(920); 및
    상기 검색 쿼리 및 상기 검색 이력에 기초하여 하나 이상의 검색 향상을 상기 사용자에게 제시하는 단계(930)
    를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  10. 제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 개별 검색 결과에 인접하여 표시된 주석을 포함하고, 상기 주석은 상기 개별 검색 결과를 본 버디들의 수, 상기 개별 검색 결과를 본 하나 이상의 버디의 ID, 및 적어도 하나의 버디가 상기 개별 검색 결과를 보았다는 지시 중 하나 이상을 전달하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  11. 제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 상기 하나 이상의 버디가 보았고 상기 검색 쿼리와 관련된 결과들의 개별 섹션을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  12. 제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 검색 향상은 상기 검색 이력 내의 검색 결과들에 추가 가중치를 부여함으로써 상기 검색 결과들을 재정렬하는 단계를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  13. 제9항에 있어서, 상기 하나 이상의 버디에 대한 검색 이력에 기초하여 상기 검색 쿼리와 관련된 새로운 검색 쿼리를 제안하는 단계를 더 포함하고, 상기 새로운 검색 쿼리는 상기 하나 이상의 버디 중 하나 이상에 의해 제출되었고, 상기 검색 쿼리와 관련된 것으로 결정되는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  14. 제13항에 있어서, 상기 검색 쿼리와 상기 새로운 검색 쿼리가 임계 수 이상의 공통 검색 결과들을 갖는 경우에 상기 새로운 검색 쿼리가 상기 검색 쿼리와 관련된 것으로 결정되는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  15. 제13항에 있어서, 상기 검색 쿼리와 상기 새로운 검색 쿼리가 공통 검색 쿼리 카테고리를 갖는 경우에 상기 새로운 검색 쿼리가 상기 검색 쿼리와 관련된 것으로 결정되는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 사용자가 상기 사용자와 연관된 검색 상황에 대한 프라이버시 레벨을 선택할 수 있게 하는 프라이버시 입력 인터페이스를 상기 사용자에게 제공하는 단계 - 상기 검색 상황은 개별 쿼리, 상기 개별 쿼리에 응답하여 반환된 검색 결과들, 및 상기 개별 쿼리를 제출한 사람이 본 검색 결과들을 포함함 -; 및
    상기 사용자에 의해 지정된 상기 프라이버시 레벨을 수신하는 단계
    를 더 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프라이버시 레벨은
    상기 검색 상황이 다른 사람들과 공유되거나, 다른 버디들에 대한 제안들을 구체화하는 데 사용되어서는 안된다는 것을 지시하는 비공개 지정;
    상기 검색 상황을 이용하고 볼 수 있는 개별 버디들을 지시하는 개별 버디 지정;
    모든 버디들이 상기 검색 상황을 이용하고 볼 수 있음을 지시하는 모든 버디 지정;
    상기 검색 상황을 이용하고 볼 수 있는 버디들의 하나 이상의 그룹을 지시하는 버디 그룹 지정; 및
    시스템 상의 모든 사용자들이 상기 검색 상황을 이용하고 볼 수 있음을 지시하는 공개 지정
    의 프라이버시 레벨 지정들 중 하나 이상을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  18. 하나 이상의 버디로부터의 검색 이력 정보를 이용하여 검색 결과들을 향상시키는 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어들이 구현된 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체로서,
    상기 방법은,
    개별 사용자들과 연관된 검색 이력 정보를 저장하는 단계(1010) - 상기 개별 사용자들은 상기 개별 사용자와 연관된 검색 이력 정보에 대한 프라이버시 레벨을 지정할 수 있음 -;
    사용자로부터 검색 쿼리를 수신하는 단계(1020);
    상기 사용자와 연관된 하나 이상의 검색 버디를 지시하는 정보를 수신하는 단계(1030);
    상기 검색 쿼리와 관련되고, 상기 하나 이상의 검색 버디와 연관된 검색 이력 정보의 서브세트로부터 추출된 하나 이상의 추가 검색 쿼리를 표시하는 단계(1040) - 상기 하나 이상의 추가 검색 쿼리는 상기 사용자에 의해 선택될 수 있음 -; 및
    검색 결과들을 검색 향상과 함께 표시하는 단계(1050)
    를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  19. 제18항에 있어서, 상기 검색 향상은 복수의 정상 검색 결과들의 서브세트 내의 개별 검색 결과에 인접하여 표시된 주석을 포함하고, 상기 주석은, 상기 개별 검색 결과를 본 버디들의 수, 상기 개별 검색 결과를 본 하나 이상의 버디의 ID, 및 적어도 하나의 버디가 상기 개별 검색 결과를 보았다는 지시 중 하나 이상을 전달하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
  20. 제18항에 있어서, 상기 검색 향상은 상기 하나 이상의 버디가 본 결과들의 개별 섹션을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체.
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