KR20120037383A - 컴퓨팅 장치로의 검색 결과의 제공 - Google Patents

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KR20120037383A
KR20120037383A KR1020117029418A KR20117029418A KR20120037383A KR 20120037383 A KR20120037383 A KR 20120037383A KR 1020117029418 A KR1020117029418 A KR 1020117029418A KR 20117029418 A KR20117029418 A KR 20117029418A KR 20120037383 A KR20120037383 A KR 20120037383A
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Abstract

검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 시스템 및 방법이 여기에 제공된다. 한 예시적인 방법은 모바일 컴퓨팅 장치로부터 검색 요청을 수신하는 단계를 포함하며, 검색 요청은 모바일 컴퓨팅 장치의 위치를 식별하는 위치 데이터를 포함한다. 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함하면, 방법은 검색 요청의 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 명시적인 검색 질의어로부터 도출되는 후보 검색 정보를 관련시키는 단계를 포함한다. 방법은 또한 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함할 경우에 질의 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함한다. 검색 요청이 암시적인 검색 질의어를 포함하면, 방법은 위치 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함한다. 위치 기반 검색 결과는 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출된다.

Description

컴퓨팅 장치로의 검색 결과의 제공{PROVIDING SEARCH RESULTS TO A COMPUTING DEVICE}
검색 가능한 데이터베이스의 기본적인 키워드 검색을 수행하는 것은 과도한 검색 결과를 가져올 수 있으며, 이때 사용자는 자신에게 가장 관련성이 있는 검색 결과를 발견하기 위해 이를 수동으로 필터링할 수 있다. 검색 결과를 수동으로 필터링하는 것은 사용자의 콘텍스트, 상황 또는 위치에 부적절한 검색 결과를 발견할 수 있게 한다. 더욱이, 검색 결과를 수동으로 필터링하는 것은 성가시며 시간이 소비되어, 사용자 불만을 가져온다.
위치 인식 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 것이 여기에 제공된다. 한 예시적인 방법은 모바일 컴퓨팅 장치로부터 검색 요청을 수신하는 단계를 포함하며, 검색 요청은 모바일 컴퓨팅 장치의 위치를 식별하는 위치 데이터를 포함한다. 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함하면, 방법은 검색 요청의 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 명시적인 검색 질의어로부터 도출되는 후보 검색 정보를 관련시키는 단계를 포함한다. 방법은 또한 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함할 경우에 질의 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함한다. 검색 요청이 암시적인 검색 질의어를 포함하면, 방법은 위치 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함한다. 위치 기반 검색 결과는 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출된다.
이러한 요약은 아래의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에서 더 설명되는 간단한 형식의 개념의 선택을 소개하기 위해 제공된다. 이러한 요약은 청구된 대상물의 기본 특징 또는 필수 특징을 식별하도록 의도되지 않으며, 이러한 요약은 청구된 대상물의 범주를 제한하는데 이용되도록 의도되지도 않는다. 더욱이, 청구된 대상물은 본 개시의 어떤 부분에 언급된 어떤 또는 모든 결점을 해결하는 구현으로 제한되지 않는다.
도 1은 명시적인 검색 질의어에 관련된 이벤트의 예시적인 시계열(time series)의 개략도이다.
도 2는 암시적인 검색 질의어에 관련된 이벤트의 예시적인 시계열의 개략도이다.
도 3은 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 예시적인 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 질의 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 전송하는 서버를 포함하는 시스템의 개략도이다.
도 5는 위치 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 전송하는 서버를 포함하는 시스템의 개략도이다.
현재 위치 기반 디지털 검색 기술은 관심 지점(point of interest) 룩업 검색 및 비즈니스 룩업 검색을 포함한다. 이와 같은 검색이 어떤 시나리오에서는 적절하지만, 이와 같은 검색 방법은 모든 시나리오에서 원하는 결과를 제공할 수는 없다. 이전의 검색자(예컨대, 커뮤니티)에 의해 수행된 검색의 위치 데이터를 이용함으로써 커뮤니티 데이터의 능력을 획득하여, 그에 의해 새로운 검색 결과의 품질 및 관련성을 향상시키는 방법이 여기에 제공된다. 아래에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 개시된 검색 방법은 적어도 부분적으로 특정 위치에 대해 다른 사람들이 생각한 것이 중요하다는 것에 기초하는 검색 결과를 제공할 수 있다.
도 1은 명시적인 검색 질의어에 관련된 이벤트의 예시적인 시계열의 개략도를 도시한다. 제 1 모바일 컴퓨팅 장치(100)를 보유한 일식집 앞에 서있는 사용자의 측면도가 도시된다. 제 1 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 디스플레이(104)의 그래픽 사용자 인터페이스(102)는 도 1의 오른쪽에서 시간 t1, t2 및 t3에 도시된다.
t1에서, 사용자에게는 검색 결과에 대한 데이터베이스를 검색하도록 텍스트 입력 박스(106)로의 검색 키워드의 입력을 요구하는 그래픽 사용자 인터페이스(102)가 제공될 수 있다. t2에서, 사용자는 키워드 "스시"를 텍스트 입력 박스(106)로 입력하여, 검색 버튼(108)을 작동시킨다. 검색 버튼(108)의 작동은 터치 입력, 마우스 클릭, 또는 임의의 다른 적절한 입력을 통해 발생할 수 있다. 검색 버튼(108)의 작동은 (예컨대, "스시" 등과 같은 사용자 선택 검색 용어를 포함하는) 명시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청이 네트워크(예컨대, 인터넷)를 통해 서버로 송신되도록 할 수 있다.
결과로서, t3에서, 스시와 관련된 질의 기반 검색 결과에 대한 다수의 링크(110)가 디스플레이(104)의 그래픽 사용자 인터페이스(102) 상에 제공된다. 사용자는 더욱 많은 정보를 위해 (예컨대, 하이퍼링크의 선택을 통해) 이들 스시 관련 검색 결과들 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 질의 기반 검색 결과(예컨대, "스시 결과 #1", "스시 결과 #2", "스시 결과 #N")에 대한 링크가 하이퍼링크로서 개략적으로 도시되지만, 그래픽 사용자 인터페이스 상에 표시된 질의 기반 검색 결과는 선택 가능 및 선택 가능하지 않은 텍스트 및/또는 그래픽스의 어떤 조합일 수 있는 것으로 이해될 수 있다. 이와 같은 질의 기반 검색 결과는 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 사실상 어떠한 검색 엔진 기술도 이용하여 서버측에서 선택될 수 있다.
검색 요청이 네트워크를 통해 서버로 송신될 때, 검색 요청은 또한 검색 요청이 송신된 시간(예컨대, 하루중 시간, 년중 시간 등) 뿐만 아니라 제 1 모바일 컴퓨팅 장치(100) 및/또는 모바일 컴퓨팅 장치 사용자의 위치를 포함할 수 있다. 결과로서, 검색 키워드(들), 검색 결과 및/또는 중간 검색 코드는 제 1 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 위치 및/또는 검색 요청이 송신된 시간과 관련될 수 있다. 이러한 방식으로, 질의 기반 검색 결과를 생성하는 서버는 특정 위치 또는 인접한 위치에 있는 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 그때 또는 그 시간 근처에 전형적으로 어떤 타입의 정보를 원하는지를 알 수 있다. 그 후, 서버는 알게 된 정보를 이용하여 위치 기반 및/또는 시간 기반 검색 결과를 제 1 모바일 컴퓨팅 장치 및/또는 다른 모바일 컴퓨팅 장치에 제공할 수 있다. 환언하면, 일부 사용자의 명시적인 질의 기반 검색은 다른 사용자의 위치 인식 검색 결과를 제공하는 서버를 훈련하는데 이용될 수 있다.
도 2를 지금 참조하면, 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200)를 갖고 있는 제 2 사용자의 개략도가 도 1에 도시된 것과 동일한 일식집 앞에 도시된다. t1에서, 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 제 2 디스플레이(204)는 모바일 컴퓨팅 장치가 예컨대 휴지 상태에 있기 때문에 비워두거나 어둡게 나타날 수 있다. t2에서, 사용자는 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200)를 "웨이크업(wake-up)"할 수 있으며(예컨대, 흔들거나, 웨이크업 버튼 등을 작동하는 등), 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200)는 암시적인 검색 질의어를 가진 제 2 검색 요청을 자동으로 도 1에 대해 설명된 서버로 송신할 수 있다.
암시적인 검색 질의어는 사용자 선택 검색어를 포함할 필요는 없지만, 오히려 암시적인 검색 질의어는 제 2 모바일 클라이언트 사용자의 위치 및 검색어가 암시되는 제 2 검색 요청의 시간을 포함할 수 있다. 즉, 서버는 서버에서 수신되는 위치 및/또는 시간 정보에 기초하여 검색 결과를 생성할 수 있다. 그 후, 서버는 사용자가 검색될 어떤 사용자 선택 검색어를 제공하지 않을지라도 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치(200)로 송신할 수 있다. 결과로서, 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200)는 t2에서 위치 기반 검색 결과(예컨대, "스시 결과 #1", "일본 결과 #1", "사무라이 결과 #N")에 액세스하도록 제시된 링크(206)로 그래픽 사용자 인터페이스(202)를 표시할 수 있다.
"스시 결과 #1", "일본 결과 #1", 및 "사무라이 #N"를 포함하는 제시된 링크(206)는 위치 기반 검색 결과일 수 있다. 즉, 이들은 예컨대 제 2 검색 요청의 위치와 동일하거나 유사한 위치로부터 송신되는 도 1의 제 1 검색 요청으로부터 도출되는 후보 검색 정보에 기초할 수 있다. 또한, 스시 결과 #1는 제시된 링크(206) 중 하나로서 제공될 수 있는데, 그 이유는 그 위치에서 모바일 컴퓨팅 장치로부터의 많은 이전의 검색 요청이 스시 결과 #1를 생성하였기 때문이다. 따라서, 제 2 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 최소한으로 정보를 제공하거나 명시적인 정보를 제공하지 않을지라도, 제 2 모바일 컴퓨팅 장치 사용자에게는 흥미가 있을 것 같거나 검색할 것 같은 정보가 제공된다.
이제 도 3을 참조하면, 흐름도가 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 예시적인 방법(300)을 도시한다. 방법(300)은 서버에서의 모바일 컴퓨팅 장치로부터 검색 요청을 수신하는 단계를 포함한다. 검색 요청은 모바일 컴퓨팅 장치의 위치를 식별하는 위치 데이터를 포함한다. 위치 데이터는 모바일 컴퓨팅 장치의 경도 및 위도와 같은 정확한 지리적 위치를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 공간의 미리 정해진 영역, 또는 거리 경계에 의해 정의되는 영역과 같은 지리적 구역일 수 있다.
304에서, 방법(300)은 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함하는지를 판단하는 단계를 포함한다. 304에서, 응답이 예이면, 방법(300)은 306에서 명시적인 검색 질의어로부터 후보 검색 정보를 도출하는 단계를 포함한다. 일부 예에서, 후보 검색 정보는 명시적인 검색 질의어 내에 포함된 키워드, 및/또는 일부 예들로서 문맥(contextual) 정보(예컨대, 위치 데이터 등에 의해 식별되는 위치에 가까운 관광 명소)를 포함할 수 있다. 검색 요청에 응답하여 생성되는 질의 기반 검색 결과는 또한 후보 검색 정보에서 고려되거나 또는 그에 포함될 수 있다.
방법(300)은 308에서 후보 검색 정보를 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 관련시키는 단계를 더 포함한다. 방법(300)은 또한 검색 요청의 시간을 나타내는 시간적 데이터가 또한 검색 요청 시에 수신될 경우에 후보 검색 정보를 시간적 데이터에 의해 식별되는 시간과 관련시키는 단계를 포함할 수 있다.
310에서, 방법(300)은 질의 기반 검색 결과를 표시를 위해 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함한다. 질의 기반 검색 결과는 어떤 적절한 검색 엔진 기술을 이용하여 서버에 의해 선택될 수 있다. 이러한 시나리오에서, 사용자가 명시적인 검색어를 제공하고, 이들 검색어를 검색하는 것을 요청하기 때문에, 검색 결과는 서버에 의해 사용되는 검색 기술/알고리즘에 따라 검색어로부터 도출될 것이다. 일부 실시예에서, 위치 정보는 결과를 명확하게 하거나 맞게 하는데 이용될 수 있지만, 명시적인 검색어를 고려할 수 있다.
서버에서 검색 요청의 위치 데이터를 수신함으로써, 명확하게 된 검색 결과는 모바일 컴퓨팅 장치로 반환될 수 있다. 예컨대, 동물원에 있는 동안 정보를 찾는 모바일 컴퓨팅 장치의 사용자는 모바일 컴퓨팅 장치의 그래픽 사용자 인터페이스의 텍스트 입력 박스로 "고양이"를 입력하여, 검색 작동 버튼을 작동시킬 수 있다. 따라서, 모바일 클라이언트 위치로서 동물원을 식별하는 위치 데이터 및 명시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청은 서버로 송신된다. 서버에서, 검색 결과는 주로 들고양이와 관련된 검색 결과를 포함하도록 필터링될 수 있다. 이것은 동물원에 있을 때에 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 들고양이에 가장 관심이 있을 가능성을 나타내는 추론 또는 통계에 기초하여 발생할 수 있다.
그러나, 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 거주지에 있을 때에 이와 같은 명시적인 검색 질의어(예컨대, "고양이"에 대해)가 수신되면, 검색 결과는 주로 집고양이와 관련된 검색 결과를 포함하도록 서버에서 필터링될 수 있다. 이것은 거주지에 있을 때에는 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 집고양이에 가장 관심이 있을 가능성의 결과로서 발생할 수 있다. 즉, 위치 데이터에 기초하여, 검색 요청을 송신하는 모바일 컴퓨팅 장치 및/또는 검색 결과를 생성하는 서버는 위치에 기초하여 검색 결과를 예측하거나 설명할 수 있다. 검색 결과는 모바일 컴퓨팅 장치 또는 위치 데이터에 의해 나타내는 위치를 식별하는 서버에서 위치 데이터에 기초하여 설명된 바와 같이 필터링될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.
모바일 컴퓨팅 장치가 질의 기반 검색 결과를 수신하면, 모바일 컴퓨팅 장치의 사용자는 예컨대 질의 기반 검색 결과로의 링크를 작동시켜 모바일 컴퓨팅 장치의 디스플레이의 그래픽 사용자 인터페이스와 상호 작용할 수 있다. 이와 같은 사용자 행동 또는 입력은 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 서버에 보고될 수 있다. 따라서, 단계(312)에서 방법(300)은 (예컨대, 사용자가 어느 질의 기반 검색 결과를 보기로 결정하는지, 사용자가 이와 같은 질의 기반 검색 결과와 관련된 정보를 얼마나 오래 보는지, 사용자가 특정 결과를 북마크하거나 선호했는지의 여부 등에 기초하여) 서버에서의 모바일 컴퓨팅 장치로부터 질의 기반 검색 결과의 이용 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 사용자는 모바일 컴퓨팅 장치의 디스플레이에서 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 질의 기반 검색 결과의 순위를 정하도록 요청받을 수 있다. 예컨대, 사용자가 질의 기반 검색 결과를 "도움이 되는" 또는 "도움이 되지 않는" 것으로 평가하거나, 숫자 척도(예컨대, 4/5 스타, 9/10 포인트 등) 또는 명목 순위 척도(예컨대, 매우 좋은, 매우 나쁜 등)를 이용하여 순위를 정하도록 요청받을 수 있다. 이와 같은 사용자 순위 입력은 또한 단계(312)에서 서버에 수신된 이용 데이터 내에 포함될 수 있다.
따라서, (314)에서, 방법(300)은 이용 데이터(예컨대, 후보 검색 정보가 도출되는 주어진 검색 결과의 이용빈도)에 기초하여 서버에서 후보 검색 정보의 순위를 정하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 모바일 컴퓨팅 장치 위치에서 검색 요청을 송신할 때 이전의 사용자가 어느 질의 기반 검색 결과와 상호 작용했고/또는 도움이 되는 것으로 판단하였는지에 기초하여 미래의 질의 기반 검색 결과는 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하기 위해 선택될 수 있다. 예컨대, 후보 검색 정보는 웹사이트 페이지를 포함할 수 있고, 순위가 정해진 웹사이트 페이지의 리스트 내의 그 웹사이트의 페이지 순위는 미리 정해진 량 또는 비율의 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 상기 웹사이트 페이지로의 링크의 수신에 응답하여 상기 웹사이트 페이지를 보도록 선택할 경우에 상승될 수 있다.
후보 검색 정보는 또한 명시적인 검색 질의어 빈도에 기초하여 서버에서 순위가 정해질 수 있다. 예컨대, 일식집 근처에 위치해 있는 동안 모바일 컴퓨팅 장치로부터 수신된 미리 정해진 수의 명시적인 검색 질의어가 키워드 검색에서 키워드 "스시"를 포함하면, 키워드 "스시"는 모바일 컴퓨팅 장치 위치와 관련된 높은 순위의 후보 검색 정보의 형식일 수 있다. 따라서, 일식집 앞에서 모바일 컴퓨팅 기기로부터 송신된 위치 기반 검색 결과는 적어도 하나의 스시 관련된 검색 결과를 포함할 수 있다.
314에서 후보 검색 결과의 순위는 또한 위치 기반 검색 결과를 도출하는데 이용되어, 아래에 논의되는 바와 같이 서버의 선택 또는 관련 위치 기반 검색 결과의 생성을 지원할 수 있다.
304에서 응답이 아니오이면, 검색 요청은 (예컨대, 사용자 선택 또는 사용자 입력 검색어를 포함하지 않고) 암시적 검색 질의어를 포함할 수 있다. 즉, 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스의 텍스트 입력 박스에 키워드를 입력하지 않고 모바일 컴퓨팅 장치를 웨이크업하며/하거나 검색 버튼 작동기를 누를 수 있다. 결과로서, 316에서, 방법(300)은 위치 기반 검색 결과를 서버로부터 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계를 포함할 수 있다. 모바일 장치를 웨이크업하고, 검색 버튼 작동기를 누르는 것이 두 예로서 제공되지만, 위치 기반 검색 요청은 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 사실상 어떠한 선택된 이벤트도 응답하여 송신될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
상술한 바와 같이, 위치 기반 검색 결과는 (예컨대, 주어진 위치로부터 수행된 이전의 검색의 결과로서) 이전에 위치 데이터에 의해 식별된 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출될 수 있다. 또한, 위치 기반 검색 결과는 검색 요청에서 수신된 시간적 데이터에 의해 식별된 시간과 관련된 후보 검색 정보로부터 도출될 수도 있다. 일부 예로서, 위치 기반 검색 결과는 검색 요청에서 암시적인 검색 질의어로 송신되는 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 관련된 높은 순위의 후보 검색 정보의 리스트 또는 데이터베이스로부터 선택될 수 있다.
그 후, 318에서, 방법(300)은 서버에서 위치 기반 검색 결과의 이용 데이터를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 이용 데이터는 단계(312)와 관련하여 설명된 것과 유사할 수 있지만, 질의 기반 검색과 대조적으로 위치 기반 검색으로 인한 것이다. 따라서, 320에서, 방법(300)은 위치 기반 검색 결과의 이용 데이터 및/또는 이전의 위치 기반 및/또는 질의 기반 검색에서 축적된 이용 데이터에 기초하여 서버에서 후보 검색 결과의 순위를 정하는 단계를 포함할 수 있다.
위치와 관련된 많은 요소는 검색 요청에서 명시적 또는 암시적인 검색 질의어로 송신되는 위치 데이터에 포함될 수 있다. 예컨대, 모바일 컴퓨팅 장치에서 송신되는 위치 데이터 및/또는 검색 요청을 수신하는 서버에서 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 "시골", "도시", "내부" 또는 "외부"(즉, 장치측 클래싱(device side classing))와 같은 장치의 지리적 클래스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 서버는 지정된 위치 데이터를 특정 지리적 클래스(즉, 서버측 클래싱)와 관련된 것으로 인식할 수 있다. 일부 실시예에서, 위치는 위도 및 경도, 지리적 추론(geo-inferred)될 수 있는 IP 주소 등과 같은 원시 데이터(예컨대, 클래싱을 갖지 않음)로서 보고된다. 이와 같은 모든 경우에, 모바일 컴퓨팅 장치의 위치 및/또는 콘텍스트를 알고 있음으로써, 서버는 위치 및/또는 콘텍스트에 기초하여 질의 기반 검색 결과 및 위치 기반 검색 결과를 필터링하여, 모바일 컴퓨팅 장치로 송신되는 검색 결과가 그 위치 및/또는 콘텍스트에 가장 관련성이 있도록 한다.
더욱이, 위치 데이터는 모바일 컴퓨팅 장치의 방향을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자가 박물관 내부에서, 반 고흐 그림쪽으로 향해 있다면, 사용자의 모바일 컴퓨팅 장치로부터 암시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청이 서버에서 수신될 수 있다. 그러면, 서버는 반 고흐와 관련된 위치 기반 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치로 송신할 수 있다. 그러나, 사용자가 박물관 외부에 서서, 동일한 박물관을 향해 있고, 서버가 모바일 컴퓨팅 장치로부터 암시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청을 수신하면, 서버는 박물관의 운영 시간을 포함하는 위치 기반 검색 결과를 반환할 수 있다. 즉, 이러한 예에서, 박물관으로 향한 사용자의 방향은 사용자가 어떤 타입의 정보에 관심이 있는지를 추론하는데 이용될 수 있다.
사용자가 박물관 앞에 서 있는 이러한 예에서, 검색 결과는 또한 모바일 컴퓨팅 장치의 정확한 위치에서 두 블록 떨어져 있는 갤러리에 관한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 모바일 컴퓨팅 장치로부터 수신되는 위치 데이터(예컨대, "내부" 대 "외부"의 지리적 클래스)에 기초하여 서버에서 스케일링될 수 있으며, 검색 결과는 대략 스케일링된 위치에 기초할 수 있다.
위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 위치 밀도에 기초하여 더 스케일링될 수 있다. 예컨대, 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 뉴욕시 내에서 여행하고, 모바일 컴퓨팅 장치가 암시적인 검색 질의어를 서버로 송신할 경우, 모바일 컴퓨팅 장치로부터 송신되는 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 두 블록 반경으로 스케일링되어, 두 블록 반경의 위치와 관련된 위치 기반 검색 결과가 모바일 컴퓨팅 장치로 반환되도록 할 수 있다. 그러나, 모바일 컴퓨팅 장치 사용자가 시골 아이다호를 여행하는 경우, 모바일 컴퓨팅 장치로부터 송신되는 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 100 마일 반경을 포함하도록 스케일링될 수 있다. 위치 데이터는 위치 데이터를 서버로 송신하기 전에 모바일 컴퓨팅 장치에서 스케일링될 수 있거나, 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 서버에서 스케일링될 수 있는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 사용자는 사용자 선호도로서 특정 위치 스케일링 선호도(예컨대, 위치 밀도, 수동 스케일링 등에 기초하는 자동 스케일링)를 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 반경 선호도 및/또는 근접 선호도는 사용자 선호도로 포함될 수 있다.
다른 예로서, 위치 데이터는 모바일 컴퓨팅 장치가 여행하는 여행 경로를 포함할 수 있다. 이러한 예에서, 위치 기반 검색 결과는 이전에 여행 경로로 여행하는 모바일 컴퓨팅 장치에 대한 질의 기반 또는 위치 기반 검색 결과를 생성하는데 이용된 후보 검색 정보에 기초할 수 있다. 예컨대, 모바일 컴퓨팅 장치의 사용자가 D.C에서 뉴욕시로 가는중에 있으면, 모바일 컴퓨팅 장치로부터 송신되는 암시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청은 뉴욕시내 도착 목적지에서 교통 상태에 관련된 위치 기반 검색 결과를 반환할 수 있다. 따라서, 위치 데이터는 도착 위치 또는 목적지 위치를 포함할 수 있다. 더욱이, 위치 기반 검색 결과는 여행 경로를 따라 인기있는 목적지에 기초할 수 있다. 예컨대, 사용자가 한 나라에 걸쳐 운전하는 경우, 모바일 컴퓨팅 장치는 여행 경로를 따라 인기있는 관광지를 나타내는 위치 기반 검색 결과를 반환할 수 있다.
또한, 모바일 컴퓨팅 장치의 여행 속도는 모바일 컴퓨팅 장치 및/또는 다른 수신기에 의해 검출될수 있으며, 서버에서 수신된 위치 데이터는 여행 속도를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 위치 기반 검색 결과는 적시에 갱신될 수 있다. 다른 예에서, 모바일 컴퓨팅 장치의 여행 속도는 질의 기반 또는 위치 기반 검색 결과가 목적지에 추정된 도착 시간에 기초할 수 있도록 모바일 컴퓨팅 장치로부터 서버에서 수신되는 위치 데이터에 포함될 수 있다.
위치 데이터는 위치 기반 검색 결과의 필터링에 이용되는 것 이외에 질의 기반 검색 결과를 더욱 정확하게 필터링하는데 이용될 수 있는 것으로 이해될 수 있다.
이제 도 4를 참조하면, 모바일 컴퓨팅 장치(100) 및 서버(404)를 포함하는 시스템(400)의 개략도가 도시된다. 도 4의 시스템의 예시적 이용 케이스 시나리오는 서버(404)에서 명시적인 검색 질의어(408)를 포함하는 검색 요청(410)를 수신하는 것에 응답하여 질의 기반 검색 결과(406)를 서버(404)로부터 모바일 컴퓨팅 장치(100)로 송신하는 것과 관련하여 도 1에 도시되어 있다.
도 5는 제 2 모바일 컴퓨팅 장치(200) 및 도 4의 서버(404)를 포함하는 제 2 시스템(500)의 개략도이다. 도 5의 시스템의 예시적 이용 케이스 시나리오는 암시적인 검색 질의어(508)를 포함하는 제 2 검색 요청(446)에 응답하여 위치 기반 검색 결과(444)를 서버(404)로부터 모바일 컴퓨팅 장치(200)로 송신하는 것과 관련하여 도 2에 도시되어 있다.
유사한 시스템 구성 요소는, 2개의 독립적인 시스템이 도 1 및 2에 대해 설명된 이용 케이스 시나리오에 이용될 수 있는 것으로 이해될 수 있지만, 도 4 및 5에서 동일하게 숫자가 매겨진다. 더욱이, 동일한 모바일 컴퓨팅 장치가 명시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청 및 암시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청을 송신할 수 있다.
특히, 도 4는 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 위치를 식별하는 위치 데이터(414)를 결정하도록 로케이터 모듈(locator module)(412)을 가진 모바일 컴퓨팅 장치(100)를 포함하는 시스템(400)을 도시한다. 모바일 컴퓨팅 장치(100)는 또한 수행될 원하는 검색을 나타내는 사용자 입력(418)에 응답하여 검색 요청(410)을 자동으로 생성시키는 검색 생성 모듈(416)을 포함한다. 일부 예에서, 사용자 입력(418)은 키워드 입력 및/또는 검색 버튼 작동기의 작동의 형식일 수 있다. 검색 요청(410)은 질의 기반 검색 결과(406)에 대한 위치 데이터(414) 및 명시적인 검색 질의어(408)를 포함한다.
검색 요청(410)은 검색 요청(410)의 시작의 시간 또는 시간 프레임을 식별하는 시간적 데이터(420)를 포함할 수 있다. 예컨대, 시간적 데이터는 특정 도시의 축제를 포함하는 데이터 범위를 식별할 수 있다. 서버는 도시의 축제의 날짜 범위 내의 날짜와 검색 요청으로부터 도출되는 후보 검색 정보(예컨대, 도시의 축제와 관련된 후보 검색 정보)를 관련시키고, 도시의 축제의 날짜 범위 밖의 날짜와 검색 요청으로부터 도출되는 후보 검색 정보를 관련시키지 않도록 구성될 수 있다.
검색 요청(410)은 또한 사용자 선호 지리적 구역 또는 모바일 컴퓨팅 장치의 사용자 선호 "행락지(haunt)" 또는 이웃과 같은 사용자 선호도(422)를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 질의 기반 검색 결과(406)는 모바일 컴퓨팅 장치의 위치가 사용자 선호 지리적 구역에서의 미리 정해진 거리 내에 있을 경우에 사용자 선호 지리적 구역에 맞출 수 있다. 사용자는 또한, 사용자 선호도로서, 사용자 선호 지리적 구역에 항상 또는 때때로 디폴트(default)하거나 결코 디폴트하지 않도록 나타낼 수 있다. 다른 사용자 선호도는 사용자 입력 사용자 선호도 또는 추론된 사용자 선호도에 기초하여 사용자 연령, 사용자 관심 등을 포함할 수 있다. 사용자 선호도는 서버(404)에서 검색 결과를 필터링하는데 이용될 수 있다.
검색 요청(410)은 네트워크(426)를 통해 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 네트워크 링크(424)를 경유하여 서버(404)로 송신될 수 있다. 네트워크 링크(424)는 검색 요청(410)을 네트워크(426)를 통해 서버(404)의 위치 인식 검색 서비스(428)로 송신할 수 있다.
서버(404)는 서버 프로세서(430)를 포함할 수 있고, 위치 인식 검색 서비스(428)는 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함할 수 있다. 위치 인식 검색 서비스(428)는 검색 요청(410)을 수신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하는 명시적인 검색 모듈(434)을 포함할 수 있다. 명시적인 검색 모듈(434)은 검색 요청(410)에서 위치 데이터(414)에 의해 식별되는 위치와 명시적인 검색 질의어(408)로부터 도출되는 후보 검색 정보를 관련시키도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 더 포함할 수 있다. 다른 예들에서, 명시적인 검색 모듈(434)은 검색 요청(410)에서 수신된 시간적 데이터(420)에 의해 식별되는 시간과 후보 검색 정보를 관련시키도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함한다.
더욱이, 명시적인 검색 모듈(434)은 질의 기반 검색 결과(406)를 모바일 컴퓨팅 장치(100)로 송신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함할 수 있다. 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 네트워크 링크(424)는 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 디스플레이(104) 상에 표시하기 위한 질의 기반 검색 결과(406)를 수신할 수 있다.
질의 기반 검색 결과(406)가 모바일 컴퓨팅 장치(100)로 송신되었으면, 모바일 컴퓨팅 장치(100)의 이용 모듈(438)은 질의 기반 검색 결과(406)의 하나 이상의 이용 데이터(440)를 추적할 수 있다. 그 후, 이용 데이터(440)는 네트워크 링크(424)를 통해 모바일 컴퓨팅 장치(100)에서 위치 인식 검색 서비스(428)의 명시적인 검색 모듈(434)로 송신될 수 있다.
명시적인 검색 모듈(434)은 이용 데이터(440)를 수신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하여, 미래의 질의 기반 검색 결과 및 미래의 위치 기반 검색 결과가 이용 데이터(440)에 기초하여 후보 검색 정보로부터 도출될 수 있도록 할 수 있다.
서버(404)는 또한 도 5에 대해 설명되는 암시적인 검색 모듈(442)을 포함할 수 있다.
도 5는 서버(404)에서 암시적인 검색 질의어(448)를 포함하는 제 2 검색 요청(446)의 수신에 응답하여 위치 기반 검색 결과(444)를 모바일 컴퓨팅 장치(100)에 제공하는 제 2 시스템(500)의 개략도이다.
여기에서, 모바일 컴퓨팅 장치(200)는 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 웨이크업, 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 검색 애플리케이션의 활성화, 검색 버튼 작동기의 작동, 새로운 위치로의 이동 등과 같은 미리 정해진 트리거 이벤트(550)의 발생에 응답하여 암시적인 검색 질의어(508)를 포함하는 검색 요청(546)을 자동으로 생성시키는 검색 생성 모듈(516)을 포함한다. 다른 예들에서, 암시적인 검색 질의어를 포함하는 검색 요청은 모바일 컴퓨팅 장치(200)가 "어웨이크(awake)" 또는 가동될 경우에 미리 정해진 구간 또는 시간 주기에서 생성될 수 있다.
검색 요청(546)은 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 위치를 나타내는 위치 데이터(414) 및 위치 기반 검색 결과(544)에 대한 암시적인 검색 질의어(508)를 포함한다. 도 5의 위치 데이터(414)가 도 4의 동일한 위치 데이터(414)로서 나타내지만, 위치 데이터는 명시적인 검색 질의어 및 암시적인 검색 질의어에 대해 다를 수 있고, 반면에 서버에서 위치 데이터에 의해 식별되는 위치는 동일하거나 유사할 수 있다.
검색 요청(546)은 검색 요청(546)의 시작의 시간 또는 시간 프레임을 나타내는 시간적 데이터(552)를 포함할 수 있다. 따라서, 위치 기반 검색 결과(544)는 시간적 데이터(552)에 의해 식별되는 시간과 관련된 후보 검색 정보로부터 도출될 수 있다. 이러한 방식으로, 다수의 모바일 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 검색 질의어의 집단적 히스토리(collective history)는 관련 검색 결과를 제공하기 위해 이용될 수 있다.
검색 요청(546)은 또한 도 4에 대해 논의된 바와 같이 사용자 선호 지리적 구역과 같은 사용자 선호도(522)를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 위치 기반 검색 결과는 모바일 컴퓨팅 장치의 현재 위치가 그 선호 지리적 구역에서의 미리 정해진 거리 내에 있을 경우에 사용자 선호 지리적 구역에 맞출 수 있다. 다른 사용자 선호도는 사용자 입력 사용자 선호도 뿐만 아니라, 모바일 컴퓨팅 장치와의 사용자의 상호 작용(예컨대, 빈번한 검색 질의어, 검색 질의어의 타입, 검색 결과에 대한 응답 등)에 기초하는 추론된 사용자 선호도에 기초하여 사용자 연령, 사용자 관심 등을 포함할 수 있다.
질의 기반 검색 결과 및 위치 기반 검색 결과는 모바일 컴퓨팅 장치와의 사용자의 상호 작용(예컨대, 빈번한 검색 질의어, 검색 질의어의 타입, 검색 결과에 대한 응답 등)과 같은 역사적인 사용자 행동에 더 기초할 수 있다.
위치 인식 검색 서비스(428)는 검색 요청(546)을 수신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하는 암시적인 검색 모듈(442)을 포함할 수 있다. 암시적인 검색 모듈(442)은 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 위치를 식별하는 위치 데이터(414) 및 암시적인 검색 질의어(508)를 포함하는 검색 요청(546)을 수신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함할 수 있다. 암시적인 검색 모듈(442)은 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출되는 위치 기반 검색 결과(544)를 송신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 더 포함할 수 있다. 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 네트워크 링크(524)는 디스플레이(204) 상에 표시하기 위한 위치 기반 검색 결과(544)를 수신할 수 있으며, 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 디스플레이는 더 사용자 개입없이 위치 기반 검색 결과(544)를 표시할 수 있다. 즉, 위치 기반 검색 결과(544)는 추가적 사용자 입력, 또는 부가적인 장치 웨이크업 제스처(gesture), 검색 애플리케이션 활성화, 버튼 작동기의 작동 등과 같은 부가적인 미리 정해진 트리거 이벤트없이 디스플레이(204) 상에 표시될 수 있다.
위치 기반 검색 결과(544)가 모바일 컴퓨팅 장치(200)로 송신되었으면, 모바일 컴퓨팅 장치(200)의 이용 모듈(538)은 위치 기반 검색 결과(444)의 하나 이상의 이용 데이터(540)를 추적할 수 있다. 그 후, 이용 데이터(540)는 네트워크 링크(524)를 통해 모바일 컴퓨팅 장치(200)에서 위치 인식 검색 서비스(428)로 송신될 수 있다. 일부 경우에, 이러한 이용 데이터(540)는 명시적인 검색 모듈(434)로 송신된다. 하여튼, 위치 인식 검색 서비스(428)는 이용 데이터(540)를 수신하도록 서버 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하여, 미래의 질의 기반 및/또는 위치 기반 검색 결과가 이용 데이터(540)에 기초하여 후보 검색 정보로부터 도출될 수 있도록 할 수 있다.
도시된 바와 같이, 한 서버는 명시적인 검색 모듈, 암시적인 검색 모듈 서버 및 서버 프로세서를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 명시적인 검색 모듈 및 암시적인 검색 모듈은 여기에 설명된 방법 및 프로세스를 달성하기 위해 서로 상호 동작하도록 구성된 독립적인 프로세서를 가진 독립적인 서버에 있는 수 있다. 또다른 예에서, 한 서버는 명시적인 검색 모듈 및 암시적인 검색 모듈 및 각각의 모듈의 코드를 실행하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다.
도 4의 질의 기반 검색 결과 및 도 5의 위치 기반 검색 결과의 제공을 예시하는 시스템이 2개의 서로 다른 모바일 컴퓨팅 장치를 가지는 것으로 도시되지만, 동일한 모바일 컴퓨팅 장치가 질의 기반 검색 결과 및 위치 기반 검색 결과를 제공하기 위해 하나 이상의 서버와 상호 작용할 수 있는 것으로 이해될 수 있다.
모바일 장치의 위치를 식별하는 위치 데이터는 본 개시의 정신에서 벗어나지 않고 다양한 서로 다른 형식을 취할 수 있다. 일부 실시예에서, 위치 데이터는 GPS로부터 획득된 위도 및 경도 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 위치 데이터는 IP 주소, 휴대폰 타워 삼각 측량 등을 포함할 수 있다. 정밀도의 레벨은 모바일 장치의 위치를 결정하는데 이용되는 기술에 따라 변화할 수 있다. 서버는 2개의 서로 다른 위치에서 2이상의 서로 다른 모바일 장치로부터 수신되는 위치 데이터로 위치를 식별할 수 있는 것으로 이해될 수 있다. 예컨대, 2개의 모바일 디바이스는 동일한 레스토랑 앞에 있지만, 약간 서로 다른 위치에 있을 수 있다. 장치의 해상도가 약간 서로 다른 위치를 구별할 수 있다면, 장치는 약간 서로 다른 위치 데이터를 송신할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 서버는 동일한 위치 기반 검색 결과가 양방의 장치로 송신될 수 있도록 동일한 위치의 부분인 것으로 양방의 위치를 해석하도록 조작될 수 있다.
여기에 설명된 모바일 컴퓨팅 장치 및 서버는 여기에 설명된 프로그램을 실행하도록 구성된 어떤 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있는 것으로 이해될 것이다. 예컨대, 컴퓨팅 장치는 메인프레임 컴퓨터, 개인용 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 개인 휴대 단말기(PDA), 컴퓨터 가능 무선 전화, 네트워크 컴퓨팅 장치 또는 다른 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있고, 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크를 통해 서로 접속될 수 있다. 이들 컴퓨팅 장치는 전형적으로 프로세서 및 관련된 휘발성 및 비휘발성 메모리를 포함하고, 휘발성 메모리 및 프로세서의 부분을 이용하여 비휘발성 메모리에 저장된 프로그램을 실행하도록 구성된다. 여기에 이용된 바와 같이, 용어 "프로그램"은 여기에 설명된 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되거나 이용될 수 있는 소프트웨어 또는 펌웨어 구성 요소를 나타내고, 실행 가능한 파일, 데이터 파일, 라이브러리, 드라이버, 스크립트, 데이터베이스 레코드 등의 개개 또는 그룹을 포함하는 것으로 이해된다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 이에 저장된 프로그램 명령어를 가져, 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 시에, 컴퓨팅 장치가 상술한 방법을 실행하고, 상술한 시스템의 동작을 유발시키는 것으로 제공될 수 있다.
실시예는 여기에서 예시적이며 비제한적인 것으로 이해되어야 하며, 그 이유는 본 발명의 범위가 상술한 설명에 의해서 보다는 첨부한 청구범위에 의해서 규정되기 때문이며 청구범위의 한계 및 범위 내에서의 모든 변경 또는 등가는 청구범위에 의해 포괄되도록 의도되기 때문이다.

Claims (15)

  1. 검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법(300)에 있어서,
    상기 모바일 컴퓨팅 장치로부터 검색 요청을 수신하는 단계(302)- 상기 검색 요청은 상기 모바일 컴퓨팅 장치의 위치를 식별하는 위치 데이터를 포함함 -,
    상기 검색 요청이 명시적인 검색 질의어를 포함하는 경우,
    상기 명시적인 검색 질의어로부터 도출되는 후보 검색 정보를 위치 데이터에 의해 식별되는 위치와 관련시키는 단계(308), 및
    질의 기반 검색 결과를 상기 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계(310), 및
    상기 검색 요청이 암시적인 검색 질의어를 포함하는 경우,
    위치 기반 검색 결과를 상기 모바일 컴퓨팅 장치로 송신하는 단계(316)- 상기 위치 기반 검색 결과는 상기 위치 데이터에 의해 식별되는 상기 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출됨 -를 포함하는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검색 요청은 시간을 식별하는 시간적 데이터를 더 포함하고, 상기 관련시키는 단계는 상기 시간적 데이터에 의해 식별되는 상기 시간과 후보 검색 정보를 관련시키는 단계를 포함하며, 상기 위치 기반 검색 결과는 상기 시간과 관련된 후보 검색 정보로부터 더 도출되는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 컴퓨팅 장치로부터 상기 질의 기반 검색 결과 및/또는 상기 위치 기반 검색 결과의 이용 데이터를 수신하는 단계, 및 상기 이용 데이터에 기초하여 상기 후보 검색 정보의 순위를 정하는 단계를 더 포함하되, 상기 위치 기반 검색 결과는 후보 검색 정보의 순위에 기초하여 후보 검색 정보로부터 도출되는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 검색 요청은 사용자 선호도를 포함하며, 상기 위치 기반 검색 결과는 사용자 선호도에 기초하는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사용자 선호도는 적어도 하나의 사용자 선호 지리적 구역(geographical zone)을 포함하는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 위치 데이터에 의해 식별되는 상기 위치는 지리적 구역인
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 위치 데이터에 의해 식별되는 상기 위치는 지리적 클래스(geographical class)인
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 위치 기반 검색 결과는 역사적 사용자 행동(historical user behavior)에 더 기초하는
    검색 결과를 모바일 컴퓨팅 장치에 제공하는 방법.
  9. 서버(404)에 있어서,
    프로세서(430),
    위치 인식 검색 서비스(428)를 포함하며,
    상기 위치 인식 검색 서비스(428)는
    모바일 컴퓨팅 장치(100)의 위치를 식별하는 위치 데이터(414) 및 명시적인 검색 질의어(408)를 포함하는 검색 요청(410)을 수신하고, 상기 명시적인 검색 질의어(408)로부터 도출되는 후보 검색 정보를 상기 위치와 관련시키며, 질의 기반 검색 결과(406)를 상기 모바일 컴퓨팅 장치(100)로 송신하도록 상기 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하는 명시적인 검색 모듈(434), 및
    모바일 컴퓨팅 장치(200)의 위치를 식별하는 위치 데이터(414) 및 암시적인 검색 질의어(508)를 포함하는 검색 요청(546)을 수신하며, 상기 위치와 관련된 후보 검색 정보로부터 도출되는 위치 기반 검색 결과(544)를 상기 모바일 컴퓨팅 장치(200)로 송신하도록 상기 프로세서(430)에 의해 실행 가능한 코드를 포함하는 암시적인 검색 모듈(442)을 포함하는
    서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 명시적인 검색 모듈에서 수신된 상기 검색 요청은 시간을 식별하는 시간적 데이터를 더 포함하고, 상기 명시적인 검색 모듈은 또한 상기 시간과 후보 검색 정보를 관련시키도록 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 코드를 포함하며, 상기 위치 기반 검색 결과는 상기 시간과 관련된 후보 검색 정보로부터 더 도출되는
    서버.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 명시적인 검색 모듈은 또한 질의 기반 검색 결과 및/또는 위치 기반 검색 결과의 이용에 관한 이용 데이터를 수신하도록 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 코드를 포함하며, 상기 위치 기반 검색 결과는 상기 이용 데이터에 기초하여 후보 검색 정보로부터 도출되는
    서버.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 검색 요청은 사용자 선호도를 더 포함하는
    서버.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 사용자 선호도는 사용자 선호 지리적 구역을 포함하는
    서버.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 위치 데이터는 지리적 구역을 포함하는
    서버.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 위치 데이터는 지리적 클래스를 포함하는
    서버.
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Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8135735B2 (en) 2009-07-10 2012-03-13 Geodex, Llc Computerized system and method for tracking the geographic relevance of website listings and providing graphics and data regarding the same
US9201973B2 (en) * 2009-07-10 2015-12-01 Geodex Llc Computerized system and method for tracking the geographic relevance of website listings and providing graphics and data regarding the same
US8644854B2 (en) 2009-12-03 2014-02-04 Osocad Remote Limited Liability Company System and method for processing enhanced data exchanged with an enhanced mobile station via a wireless connection
US8396888B2 (en) * 2009-12-04 2013-03-12 Google Inc. Location-based searching using a search area that corresponds to a geographical location of a computing device
US20110184940A1 (en) * 2010-01-26 2011-07-28 Yahoo! Inc. System and method for detecting changes in the relevance of past search results
US8978047B2 (en) * 2011-02-03 2015-03-10 Sony Corporation Method and system for invoking an application in response to a trigger event
US8527483B2 (en) * 2011-02-04 2013-09-03 Mikko VÄÄNÄNEN Method and means for browsing by walking
US8838621B1 (en) * 2011-03-01 2014-09-16 Google Inc. Location query processing
WO2012121950A1 (en) * 2011-03-04 2012-09-13 Walker Tristan System and method for managing and redeeming offers with a location-based service
US8326831B1 (en) * 2011-12-11 2012-12-04 Microsoft Corporation Persistent contextual searches
US8972318B2 (en) 2012-05-31 2015-03-03 Qualcomm Incorporated Predicting user behavior using feedback on previously run predictive searches
WO2013192583A1 (en) * 2012-06-22 2013-12-27 Google Inc Providing information about relevant elements from maps history based on location
US8949334B2 (en) * 2012-07-26 2015-02-03 Microsoft Corporation Push-based recommendations
US20140074951A1 (en) * 2012-09-12 2014-03-13 Paul Misir Enhanced chat functionality and searching
TWI526963B (zh) * 2012-11-13 2016-03-21 財團法人資訊工業策進會 目標客戶搜尋方法、目標客戶搜尋裝置及其記錄媒體
US9414222B1 (en) * 2013-03-12 2016-08-09 Amazon Technologies, Inc. Predictive caching devices, systems and methods
SI3172867T1 (sl) * 2013-10-25 2020-12-31 Lei Li Omrežna arkitektura s fiksnim usmerjanjem
KR101561628B1 (ko) * 2013-12-30 2015-10-20 주식회사 케이티 스마트 글래스의 영상 정보를 제공하는 검색 장치 및 검색 방법
US9710546B2 (en) 2014-03-28 2017-07-18 Microsoft Technology Licensing, Llc Explicit signals personalized search
JP2015207919A (ja) * 2014-04-21 2015-11-19 株式会社インテック 測位手段を備える機器、該機器と通信するサーバ装置、位置に応じたサービスを受けるための方法及びプログラム
EP3156916A4 (en) * 2014-06-11 2018-02-21 Sony Corporation Information-processing device, control method, and program
WO2015190138A1 (ja) * 2014-06-11 2015-12-17 ソニー株式会社 表示制御装置、表示制御方法、およびプログラム
US10091646B2 (en) 2014-08-29 2018-10-02 Apple Inc. Reduced resolution location determination for improved anonymity of user location
US10922094B2 (en) * 2015-06-05 2021-02-16 Apple Inc. Systems and methods for proactively providing recommendations to a user of a computing device
CN105243135B (zh) * 2015-09-30 2019-09-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 展现搜索结果的方法及装置
US20180101599A1 (en) * 2016-10-08 2018-04-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Interactive context-based text completions
US10402455B1 (en) * 2019-04-07 2019-09-03 Viraj Phanse Location and content based search for a mobile device
CN112344932A (zh) * 2019-08-09 2021-02-09 上海红星美凯龙悦家互联网科技有限公司 室内导航方法、装置、设备和存储介质

Family Cites Families (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI106990B (fi) * 1996-12-31 2001-05-15 Nokia Mobile Phones Ltd Menetelmä informaation välittämiseksi käyttäjälle
US7072665B1 (en) * 2000-02-29 2006-07-04 Blumberg Brad W Position-based information access device and method of searching
AU2001255742A1 (en) * 2000-04-26 2001-11-07 Portable Internet Inc. Portable internet services
US6523021B1 (en) * 2000-07-31 2003-02-18 Microsoft Corporation Business directory search engine
JP2002269129A (ja) 2001-03-09 2002-09-20 Toshiba Corp 位置情報利用装置および方法
JP3669702B2 (ja) * 2003-02-25 2005-07-13 松下電器産業株式会社 アプリケーションプログラムの予測方法及び移動体端末
US20050080786A1 (en) * 2003-10-14 2005-04-14 Fish Edmund J. System and method for customizing search results based on searcher's actual geographic location
US7460872B2 (en) * 2004-07-06 2008-12-02 International Business Machines Corporation Method and application for automatic tracking of mobile devices for computer network processor systems
JP4564383B2 (ja) * 2005-03-22 2010-10-20 富士通株式会社 移動通信装置及び位置探索方法
US20060253421A1 (en) * 2005-05-06 2006-11-09 Fang Chen Method and product for searching title metadata based on user preferences
US7424472B2 (en) * 2005-05-27 2008-09-09 Microsoft Corporation Search query dominant location detection
US8086605B2 (en) * 2005-06-28 2011-12-27 Yahoo! Inc. Search engine with augmented relevance ranking by community participation
US20070100650A1 (en) * 2005-09-14 2007-05-03 Jorey Ramer Action functionality for mobile content search results
EP1955213A4 (en) * 2005-11-07 2010-01-06 Google Inc ILLUSTRATION IN MOBILE DEVICES
US7574420B2 (en) * 2005-11-17 2009-08-11 International Business Machines Corporation Indexing pages based on associations with geographic regions
US8874592B2 (en) * 2006-06-28 2014-10-28 Microsoft Corporation Search guided by location and context
US7966309B2 (en) * 2007-01-17 2011-06-21 Google Inc. Providing relevance-ordered categories of information
US7966321B2 (en) * 2007-01-17 2011-06-21 Google Inc. Presentation of local results
US8005822B2 (en) * 2007-01-17 2011-08-23 Google Inc. Location in search queries
US7774348B2 (en) * 2007-03-28 2010-08-10 Yahoo, Inc. System for providing geographically relevant content to a search query with local intent
US7788252B2 (en) * 2007-03-28 2010-08-31 Yahoo, Inc. System for determining local intent in a search query
US20090006358A1 (en) * 2007-06-27 2009-01-01 Microsoft Corporation Search results
KR101445187B1 (ko) * 2007-07-13 2014-09-29 삼성전자주식회사 컨텐츠 검색 방법 및 시스템
EP2031927A1 (en) * 2007-07-31 2009-03-04 TTPCOM Limited Method and apparatus for modifying a network search strategy
US20090138439A1 (en) * 2007-11-27 2009-05-28 Helio, Llc. Systems and methods for location based Internet search
US7966306B2 (en) * 2008-02-29 2011-06-21 Nokia Corporation Method, system, and apparatus for location-aware search
US20100070334A1 (en) * 2008-09-08 2010-03-18 Dante Monteverde Method and system for location-based mobile device predictive services
CN101727467A (zh) * 2008-10-16 2010-06-09 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 信息获取系统及方法
US20100306211A1 (en) * 2009-05-26 2010-12-02 Nokia Corporation Method and apparatus for automatic geo-location search learning

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