KR20130095308A - 예측 웹 브라우징 인에이블링 - Google Patents

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KR20130095308A
KR20130095308A KR1020137017004A KR20137017004A KR20130095308A KR 20130095308 A KR20130095308 A KR 20130095308A KR 1020137017004 A KR1020137017004 A KR 1020137017004A KR 20137017004 A KR20137017004 A KR 20137017004A KR 20130095308 A KR20130095308 A KR 20130095308A
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Abstract

참조 웹 페이지들에 대한 이전 방문자들(브라우징하는 사용자 및/또는 다른 사용자들)의 이력 웹-사용 패턴들에 기초하여 관련하는 "다음 클릭들"을 예측 방식으로 결정하고 디스플레이하는 방법 및 시스템을 개시한다. 일 실시예에서, 복수의 참조 웹 페이지들상의 이전 방문자들에 의해 선택된 하나 이상의 링크들의 식별이 데이터베이스에 저장된다. 브라우징하는 사용자가 하나 이상의 링크들이 데이터베이스에 존재하는 참조 웹 페이지를 보기 위한 요청을 개시할 때, 상기 참조 웹 페이지상의 이들 링크들의 외관은 브라우징하는 사용자에게 이들 링크들을 제안하도록 변경된다. 따라서, 브라우징하는 사용자는 하나 이상의 링크들이 데이터베이스에 저장된 각각의 참조 웹 페이지를 통해 (그들 자신의 이력 및/또는 다른 사람들의 이력에 기초하여) 가장 가능성 있는 경로에 대한 제안들이 주어져서, 브라우징 프로세스를 능률화한다.

Description

예측 웹 브라우징 인에이블링{ENABLING PREDICTIVE WEB BROWSING}
본 발명은 일반적으로 컴퓨터 네트워크들의 분야에 관한 것이고, 특히 웹 브라우징에 관한 것이다.
월드-와이드 웹("웹")은 인터넷으로 알려진 네트워크를 통해 서로 상호접속하는 웹 페이지들 및 다른 가시적인 파일들의 집합이다. 사용자는 일반적으로 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터, 이동 전화, 또는 인터넷에 접속된 다른 유선 또는 무선 디바이스와 같은 클라이언트 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저 프로그램을 사용하는 웹 페이지들을 브라우징한다. 균등 리소스 로케이터(URL)로 알려진 현재 보여지는 웹 페이지의 어드레스는 일반적으로 사용자의 웹 브라우저 내에 디스플레이된다.
주어진 웹 페이지("참조" 웹 페이지로서 알려짐)는 하나 이상의 링크들(또한 "하이퍼링크들"로 불림)에 의해 하나 이상의 다른 웹 페이지들("링크된" 웹 페이지들로서 알려짐)에 대해 사용자가 내비게이팅하는 것을 허용할 수 있다. 링크는, 선택될 때, 사용자가 참조 웹 페이지상 또는 상이한 링크된 웹 페이지상의 다른 위치를 보도록 변경하는 참조 웹 페이지 상의 아이템이다. 따라서, 링크는 링크된 웹 페이지의 적어도 하나의 위치(예를 들면, URL)를 지정한다. 링크는 또한 링크된 웹 페이지의 이름 또는 제목을 지정할 수 있고, 몇몇 링크들은 링크된 웹 페이지내 특정 위치를 또한 지정한다. 단어 "링크"는 본 기술 분야에서 링크된 웹 페이지의 위치(예를 들면, URL) 및 상기 링크된 웹 페이지에 대해 내비케이팅하기 위해 사용자가 클릭하는 참조 웹 페이지 상의 선택가능한 아이템(예를 들면, 밑줄그어진 단어들의 그룹, 아이콘, 또는 픽처) 모두를 언급하기 위하여 사용된다는 것이 이해되어야 한다.
링크된 웹 페이지들에 대한 링크들은 일반적으로 사용자가 선택하는, 밑줄쳐지거나 굵은 텍스트를 통해, 및 때때로 그래픽 아이템(예를 들면, 아이콘 또는 픽처)에 의해 참조 웹 페이지내 그래픽으로 표시된다. 링크를 선택함으로써(일반적으로 마우스 클릭에 의해), 사용자는 브라우저가, 링크가 지시하는 대응하는 링크된 웹 페이지를 로딩하고, 획득하고 디스플레이하도록 명령한다.
웹 브라우저를 사용하는 것은 일반적으로 두 개의 상이한 방법들, 웹 브라우징 및 웹 검색 모두의 조합을 수반한다.
웹 브라우징의 프로세스는 완전히 사용자의 기분에서 현재 디스플레이된 웹 페이지들 상의 링크들을 선택함으로써 웹 페이지마다 사용자가 이동하는 것을 포함한다. 이러한 프로세스는 종종 사용자의 특별한 흥미의 주제에 대하여 주어진 링크된 웹 페이지의 관련성에 관한 적은 정보를 갖거나 정보를 전혀 갖지 않은 사용자에 대해 수행된다. 더욱이, 사용자가 실제로 링크를 클릭하고 후속하여 링크된 웹 페이지를 볼 때까지 사용자는 종종 링크된 웹 페이지가 관련된 것인지의 여부를 인식할 수 없다. 이것이 일어나는 하나의 이유는 많은 링크들이 짧거나 그들이 참조하는 링크된 웹 페이지들에 관한 설명을 포함하지 않기 때문이다. 예를 들면, 몇몇 링크들은 단순히 "Click Here" 또는 "More"를 나타낸다. 따라서, 웹 브라우징의 프로세스 동안 사용자들이 주어진 링크가 지시하는 링크된 웹 페이지의 관련성의 의식을 얻는 것이 항상 가능하지는 않고, 따라서 사용자가 실제로 관련있는 페이지들을 브라우징에 의해 수동으로 선택하는 것이 어려울 수 있다.
웹 브라우징의 비교적 간접적인 프로세스와 대조하여, 웹 검색의 프로세스는 일반적으로 주어진 흥미의 주제에 관하여 이용가능한 정보를 찾기 위해 사용자가 검색 엔진, 예를 들면, 구글(http://www.google.com) 또는 야후(htte://www.yahoo.com)를 채용하는 것을 포함한다. 웹 검색시, 사용자는 검색 엔진에 주제에 관한 관련있는 키워드들을 입력하고, 이후 검색 엔진은 주제에 관련될 수 있는 링크된 웹 사이트들에 대한 링크들의 리스트를 리턴한다.
검색 엔진들은 사용자들이 오늘날 웹상의 관련된 정보를 획득하기 위한 가장 일반적으로 행하여지는 방법을 제공하지만, 웹상의 웹 페이지들의 부피가 계속적으로 증가하기 때문에, 검색 결과들의 관련성이 감소되는 경향이 있다. 웹 페이지-랭크 평가들의 개선, 검색들을 개선하는 방법들, 및 다른 사용자들로부터의 입력에 기초한 정보를 분류하는 방법들을 포함하여, 이러한 어려움들을 처리하기 위한 시도로 상당한 연구가 행해지고 있다. 이들 방법들 모두는 관련 사이트들을 결정하기 위한 브라우징하는 사용자로부터의 능동적인 질의를 요구한다. 또한, 이들 검색 엔진 기반 해결책들은 웹 사이트에 대한 단일 엔트리 지점의 선택만을 제공한다. 다시 말해서, 사용자는 검색 키워드들을 입력하고 검색 결과들로서 리턴된 잠재적으로 관련된 웹 페이지들에 대한 링크들의 리스트를 수신한다. 그러나, 일단 사용자가 상기 리스트의 링크들 중 하나를 클릭하고 대응하는 링크된 웹 페이지로 가게 되면, 사용자는 링크된 웹 페이지와 후속하는 링크된 웹 페이지들상에서 어느 링크를 사용자가 선택해야 하는지에 관한 어떤 안내도 없는 상태에 처해지고, 사용자는 검색 결과들로서 리턴된 링크된 웹 페이지들내 다른 것을 내비게이팅하기 위해 웹 브라우징의 간접적인 프로세스로 되돌아오는 것을 피할 수 없게 된다.
종래 기술의 문제점들은 브라우징하는 사용자 및/또는 다른 사용자들의 이력 웹-사용 패턴들에 기초하여, 예측 방식으로, 관련된 "다음 클릭들"을 결정하고 디스플레이하는 시스템 및 방법을 제공함으로써 본 발명의 원리들에 따라 처리된다. 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 복수의 참조 웹 페이지들상에 이전 방문자들에 의해 선택된 하나 이상의 링크들의 식별은 데이터베이스에 저장된다. 브라우징하는 사용자가 하나 이상의 링크들이 데이터베이스에 존재하는 참조 웹 페이지를 보기 위한 요청을 개시할 때, 참조 웹 페이지상의 이들 링크들의 외관은 브라우징하는 사용자에게 이들 링크들을 제안하기 위해 변경된다. 따라서, 브라우징하는 사용자에게 데이터베이스에 하나 이상의 링크들이 저장된 각각의 참조 웹 페이지를 통해 (그들 자신의 이력 및/또는 다른 사람들의 이력에 기초하여) 다수의 가능성 있는 경로에 관한 제안들이 주어져서, 그에 의해 브라우징 프로세스를 능률화한다.
일 실시예에서, 본 발명은 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현된 방법을 제공한다. 상기 방법은:(a)(i) 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 방문된 하나 이상의 참조 웹 페이지들; 및 (ii) 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대하여, 참조 웹 페이지를 방문한 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들;의 식별을 저장하는 단계; 및 (b) 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 현재 사용자에 의한 요청의 개시에 응답하고, 상기 참조 웹 페이지를 방문했던 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 요청된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들의 저장된 식별에 기초하여, 현재 사용자에게 디스플레이된 요청된 참조 웹 페이지의 외관을 변경하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 장치를 제공한다. 상기 장치는 데이터베이스 및 프로세서를 포함한다. 상기 데이터베이스는 (i) 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 방문된 하나 이상의 참조 웹 페이지들; 및 (ii) 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대하여, 상기 참조 웹 페이지를 방문했던 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들;의 식별을 저장하도록 적응된다. 상기 프로세서는 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 현재 사용자에 의한 요청의 개시에 응답하고, 상기 참조 웹 페이지를 방문했던 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 요청된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들의 저장된 식별에 기초하여, 현재의 사용자에게 디스플레이된 요청된 참조 웹 페이지의 외관을 변경하도록 적응된다.
다른 실시예에서, 본 발명은 인코딩된 프로그램 코드를 갖는 비일시적인 머신-판독가능 저장 매체를 제공하고, 상기 프로그램 코드가 머신에 의해 실행될 때, 상기 머신은 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저의 현재의 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하는 방법을 실행한다. 상기 방법은: (a)(i) 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 방문된 하나 이상의 참조 웹 페이지들; 및 (ii) 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대하여, 참조 웹 페이지를 방문했던 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들;의 식별을 저장하는 단계; 및 (b) 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 현재 사용자에 의한 요청의 개시에 응답하고, 참조 웹 페이지를 방문했던 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 요청된 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들의 저장된 식별에 기초하여, 현재 사용자에게 디스플레이된 요청된 참조 웹 페이지의 외관을 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명은 브라우징하는 사용자에게 데이터베이스에 하나 이상의 링크들이 저장된 각각의 참조 웹 페이지를 통해 (그들 자신의 이력 및/또는 다른 것들의 이력에 기초하는) 다수의 가능성 있는 경로에 관한 제안들이 주어져서, 그에 의한 브라우징 프로세스의 능률화를 제공한다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 예시적인 예측 웹-브라우징 시스템을 도시하는 블록도.
도 2는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 예시적인 예측 웹-브라우징 시스템을 도시하는 블록도.
도 3은 본 발명의 특정 실시예들에 따른 예시적인 예측 웹 브라우징의 방법을 나타내는 흐름도.
본 발명의 다른 양태들, 특징들, 및 이점들은 다음의 상세한 설명, 첨부된 청구항들, 및 유사한 참조 번호들이 유사하거나 동일한 요소들을 식별하는 첨부하는 도면들로부터 더 완전하게 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시예와 일치하는 예시적인 예측 웹-브라우징 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 인터넷(도시되지 않음)을 통해 예측-클릭 프로세서(106)와 통신하는 하나 이상의 클라이언트들(102(1), 102(2), ... , 102(N))을 포함한다. 각각의 클라이언트(102(i))는 각각의 웹 브라우저(104(i))가 구동하는 컴퓨팅 디바이스이다. 이하에 논의에서, 단지 클라이언트(102(1)) 및 브라우저(104(1))의 동작들이 설명되지만, 다수의 클라이언트를 갖는 실시예들에서, 클라이언트(102(2) 내지 (102(N)) 및 브라우저들(104(2) 내지 104(N))의 동작들은 클라이언트(102(1)) 및 브라우저(104(1)) 각각에 대해 이하에 설명되는 것들과 실질적으로 동일하다는 것이 이해되어야 한다.
예측-클릭 프로세서(106)는 이력 페이지 및 클릭 트래커(108), 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110), 및 다음-클릭 생성기(112)를 포함한다.
사용자는 클라이언트(102(1))상의 브라우저(104(1))가 웹을 브라우징하도록 동작한다. 브라우징 프로세스 동안, 하이퍼텍스트 이송 프로토콜(HTTP)에 따른 브라우저(104(1))는 HTTP 요청들이라고 불리는 텍스트의 패킷들을 전송함으로써 웹 서버들(도시되지 않음)로부터 페이지들을 요청하고, 이들 웹 서버들은 HTTP 응답들이라고 불리는 텍스트의 패킷들에 앞선 요청된 페이지들을 전송함으로써 응답한다. 명확함을 위해, 모두가 브라우저(104(1))의 정규 동작 동안 교환되는, 브라우저(104(1))에 의해 웹 서버들로 전송된 HTTP 요청들 및 브라우저(104(1))에 의해 웹 서버들로부터 수신된 HTTP 응답들 및 웹 페이지들은 도 1로부터 생략된다는 것이 주의된다.
이러한 실시예에서, 브라우저(104(1))는 예측-클릭 프로세서(106)의 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)로, 브라우징 동안 사용자가 각각의 참조 페이지상의 어느 링크를 클릭했는(즉, 선택했던)지에 관한 정보를 제공한다. 특히, 사용자에 의해 클릭된 각각의 링크에 대해, 브라우저(104(1))는 (i) 페이지 데이터, 즉, 클릭했던 링크를 포함하는 참조 웹 페이지를 식별하는 URL 및 (ii) 클릭 데이터, 즉, 참조 웹 페이지상의 어느 링크가 클릭되었는지의 식별 모두를 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)에 제공한다.
본 발명의 다양한 실시예들에서, 브라우저(104(1))로부터 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)로의 페이지 데이터 및 클릭 데이터의 송신은 예를 들면, 이러한 능력을 갖는 맞춤화된 브라우저 또는 이러한 능력을 제공하기 위해 기존의 브라우저에 대한 플러그-인 또는 애드-온 소프트웨어 모듈의 사용을 포함하는 수 개의 상이한 방법들에 의해 달성될 수 있다. (대안적인 실시예들에서, 도 2에 관하여 더 상세하게 논의될 바와 같이, 보통의, 변경되지 않은 브라우저가 사용될 수 있고, 이러한 경우에, 패킷 검사가 브라우저의 나가는 트래픽 스트림으로부터 페이지 데이터 및 클릭 데이터를 추출하기 위해 사용된 수 있다.)
도 1의 실시예에서, 브라우저(104(1))가 사용자가 웹을 부라우징하는 동안 실시간으로 페이지 데이터 및 클릭 데이터를 제공하지만, 다른 실시예들에서, 네트워크 정체 및 프로세싱 오버헤드를 감소시키기 위해, 주기적인 간격들(예를 들면, 한 시간 또는 하루에 한번), 또는 대안적으로, 브라우저(104(1)) 및/또는 클라이언트(102(1))가 유휴인 것이 결정될 때 또는 충분한 미사용된 네트워크 대역폭이 검출될 때의 기간들 동안, 페이지 데이터 및 클릭 데이터가 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)에 제공될 수 있다는 것이 고려된다.
페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110)는 (i) 하나 이상의 사용자들에 의해 클릭되는 링크들을 포함하는 복수의 참조 웹 페이지들을 식별하는 복수의 URLs, 및 (ii) 데이터베이스에서 각각의 URL에 대하여, 대응하는 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들이 한명 이상의 사용자들에 의해 이전에 클릭된 빈도를 식별하는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 데이터 구조들을 포함한다. 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)는 브라우저(104(1))로부터 페이지 데이터 및 클릭 데이터를 수신 및 수집하고 상기 데이터를 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110)를 업데이트하기 위해 사용한다. 이러한 실시예에서, 데이터베이스(110)는 각각의 참조 웹 페이지상의 복수의 링크들이 한명 이상의 사용자들에 의해 이전에 클릭된 횟수를 식별하는 데이터를 상기 데이터베이스(110)에 트래킹하고 저장하는 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)에서 실행되는 알고리즘을 사용하여 업데이트된다. 이러한 정보로부터, 일반적으로 사용자가 상기 참조 웹 페이지를 볼 때 선택할 가능성이 가장 큰 링크일 가장 자주 클릭된 링크가 결정될 수 있다. 그러므로, 여기에 설명될 바와 같이, 상기 참조 웹 페이지 상에 도달하는 하나 이상의 후속하는 사용자들에 대한 이러한 링크를 제안하는 것이 바람직하다.
웹을 브라우징하기 위한 클라이언트(102(1))상의 브라우저(104(1))의 정규 동작 동안, 사용자는 다양한 웹 서버들에 의해 제공된 일련의 참조 웹 페이지들을 볼 것이다. 보여지는 참조 웹 페이지들에 관한 정보를 이력 페이지 및 클릭 트래커(108)에 송신하는 브라우저(104(1))에 더하여, 브라우저(104(1)는 또한, 실시간으로, 보여지는 모든 참조 웹 페이지의 URL을 다음-클릭 생성기(112)로 송신한다. 다음-클릭 생성기(112)는 이러한 URL을 사용하여 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110)에 질의를 수행한다. 데이터베이스(110)에서 URL에 대한 엔트리가 있는 경우, 다음-클릭 생성기(112)는, 질의의 결과로서, 상기 URL에 의해 식별된 참조 웹 페이지에 대해 가장 자주 클릭된 링크를 수신한다.(참조 웹 페이지상의 하나보다 많은 링크가 동일한 가장 높은 빈도로 이전에 선택된 경우, 가장 높은 빈도의 링크들 중 어느 하나를 무작위로 선택함으로써 "동점"은 깨어진다.) 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110)에서 URL에 대한 엔트리가 없는 경우, 다음-클릭 생성기(112)는, 질의의 결과로서, 에러 플래그를 수신한다.
다음-클릭 생성기(112)는 이후 URL에 의해 식별된 참조 웹 페이지상에 가장 자주 클릭된 링크인, 제안된 "다음 클릭", 또는 그밖에 가장 자주 클릭된 링크가 URL에 대해 존재하지 않는 것을 나타내는 에러 플래그 중 하나를 브라우저(104(1))에 제공한다. 브라우저(104(1))가 에러 플래그를 수신하는 경우, 브라우저(104(1))에 의해 아무런 동작도 취해지지 않는다. 그러나, 브라우저(104(1))가 제안된 다음 클릭을 수신하는 경우, 상기 브라우저는, 링크의 컬러 또는 사이즈를 변경하거나 이와 다르게 상기 링크의 외관을 변경하는 것에 의해서와 같이 참조 웹 페이지상의 대응하는 링크가 브라우저 내에 디스플레이되는 방식을 변경함으로써 상기 제안된 다음 클릭을 사용자에게 나타낸다. 이러한 변경은 참조 웹 페이지의 기본 코드(예를 들면, HTML 코드)를 변경함으로써 또는 상기 기본 웹 페이지 코드를 변경하지 않고 단지 스크린상 링크의 외관만을 조작함으로써 행해질 수 있다.
전술한 동작들의 결과는 브라우징하는 사용자가 데이터베이스에 저장된 대응하는 가장 자주 클릭된 링크를 갖는 각각의 참조 웹 페이지를 통해 가장 가능성 있는 경로(그들 자신의 이력 및/또는 다른 사람들의 이력에 기초하여)에 대한 제안들을 제공받아, 사용자가 브라우징 동안 행하는 결정들의 수를 감소시키거나, 또는 최소한 사용자가 브라우징 동안 결정하는 것을 도와줌으로써 브라우징 프로세스를 능률화하는 것이다. 브라우징하는 사용자에 의한 각각의 클릭은 상기 사용자의 브라우징 이력에 기초한 데이터베이스를 업데이트하여, 사용자에게 후속하여 제공되는 제안된 링크들을 개선할 것이다. 더욱이, 다수의 사용자로부터의 데이터가 수집되는 실시예들에서, 사용자는, 예를 들면, 새로운 웹 페이지 또는 웹 사이트와 접할 때 어떤 링크들이 가장 유용한지를 빠르게 결정할 수 있기 때문에, 기본적으로 다른 사람들의 집합적인 지식을 액세스할 수 있다.
도 2는 본 발명의 제 2 실시예와 일치하는 예시적인 예측 웹-브라우징 시스템(100)을 도시한다. 시스템(200)은, 이러한 실시예에서, 예측-클릭 프로세서 기능이 이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이 하나 이상의 웹 브라우저들에 대한 들어오고 나가는 HTTP 웹 트래픽을 또한 조정하는 프록시 서버로 통합되는 것을 제외하고, 도 1의 시스템(100)과 유사하다.
시스템(200)은 명확함을 위해 단지 하나의 클라이언트(202(1)) 및 브라우저(204(1))가 도 2에 도시되지만, 예측-클릭 프록시 서버(206)를 통해 인터넷에 연결된 하나 이상의 클라이언트들(202(1), 202(2), ..., 202(N))을 포함한다. 각각의 클라이언트(202(i))는 각각의 웹 브라우저(204(i))가 구동하는 컴퓨팅 디바이스이다. 이하의 논의에서, 단지 클라이언트(202(1)) 및 브라우저(204(1))의 동작들만이 설명되었지만, 다수의 클라이언트들을 갖는 실시예들에서, 클라이언트들(202(2) 내지 202(N)) 및 브라우저들(204(2) 내지 204(N))의 동작들이 클라이언트(202(1)) 및 브라우저(204(1))에 대한 이하에 설명된 것들과 실질적으로 동일하다는 것이 이해되어야 한다.
예측-클릭 프록시 서버(206)는 이력 페이지 및 클릭 트래커(208), 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(210), 다음-클릭 생성기(212), 및 패킷 검사 및 변경 모듈(220)을 포함한다. 이력 페이지 및 클릭 트래커(208), 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(210), 및 다음-클릭 생성기(212)의 동작은 이하에 다르게 설명된 것을 제외하면, 도 1의 이력 페이지 및 클릭 트래커(108), 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(110), 및 다음-클릭 생성기(112) 각각의 동작과 실질적으로 동일하다.
도 2의 실시예에서, 브라우저(204(1))는, 사용자가, 브라우저(204(1))내의 설정 또는 클라이언트(202(1))상에 운영-체계 설정에 예측-클릭 프록시 서버(206)의 IP 어드레스를 입력함으로써 예측-클릭 프록시 서버(206)를 브라우징을 위한 프록시 서버로서 사용하도록 구성하는, 보통의, 변경되지 않은 브라우저이다. 일단 이러한 설정이 구성되면, 브라우저(204(1))와 인터넷 사이의 모든 HTTP 요청들 및 응답들은, HTTP 요청들을 포함하는 패킷들을 검사하고 HTTP 응답들을 포함하는 몇몇 패킷들을 변경하도록 구성되는, 예측-클릭 프록시 서버(206)를 지나갈 것이다.
사용자는 클라이언트(202(1))상의 브라우저(204(1))를 동작시켜 웹을 브라우징하도록 하게 한다. 브라우징 프로세스 동안, 브라우저(204(1))는 HTTP 요청들을 전송함으로써 웹 서버들(도시되지 않음)로부터 페이지들을 요청한다. 브라우저(204(1))는 HTTP 요청들을 예측-클릭 프록시 서버(206)에 제공하고, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)은 이들 HTTP 요청들을 수신하고 이력 페이지 및 클릭 트래커(208)와 다음-클릭 생성기(212)로 포워딩한다. 패킷 검사 및 변경 모듈(220)은 또한 이들 HTTP 요청들을 인터넷상의 적절한 웹 서버들에 포워딩한다. 이들 웹 서버들은 HTTP 응답들에 앞서 요청된 페이지들을 전송함으로써 예측-클릭 프록시 서버(206)에 응답하고, 웹 페이지들 및 HTTP 응답들은 패킷 검사 및 변경 모듈(220)에 의해 수신된다. 더 상세히 이하에서 설명될 바와 같이, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)은 가장 자주 클릭된 링크가 존재하지 않는 참조 웹 페이지들을 변경 없이 브라우저(204(1))로 포워딩한다. 그러나, 가장 자주 클릭된 링크가 참조 웹 페이지에 존재하는 경우, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)은 참조 웹 페이지를 브라우저(204(1))로 포워딩하기 전에 상기 참조 웹 페이지를 변경한다.
이력 페이지 및 클릭 트래커(208)는 HTTP 요청들을 패킷 검사 및 변경 모듈(220)로부터 수신하고 브라우징 동안 참조 웹 페이지상의 어느 링크를 사용자가 클릭했는(즉, 선택했는)지 관한 정보를 추출한다. 구체적으로, 이력 페이지 및 클릭 트래커(208)는 실시간으로, (i) 페이지 데이터, 즉, 클릭되는 링크를 포함하는 참조 웹 페이지를 식별하는 URL, 및 (ii) 클릭 데이터, 즉, 참조 웹 페이지상의 어느 링크가 클릭되었는지의 식별 모두를 추출한다. 이력 페이지 및 클릭 트래커(208)는 브라우저(204(1)) 데이터로부터의 페이지 데이터 및 클릭 데이터를 사용하여 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(210)를 업데이트한다.
다음-클릭 생성기(212)는 HTTP 요청들을 수신하고 이들 HTTP 요청들로부터 페이지 데이터를 추출하여 클릭되는 링크를 포함하는 참조 웹 페이지를 식별하는 URL을 결정한다. 일단 URL이 결정되면, 다음-클릭 생성기(212)는 이러한 URL을 사용하여 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(210)상에 질의를 수행한다. 데이터베이스(210)에 URL에 대한 엔트리가 있는 경우, 다음-클릭 생성기(212)가, 질의의 결과로서, 상기 URL에 의해 식별된 참조 웹 페이지에 대해 가장 자주 클릭된 링크를 수신한다. 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스(210)에 URL에 대한 엔트리가 없는 경우, 다음-클릭 생성기(212)는 질의의 결과로서 에러 플래그를 수신한다. 다음-클릭 생성기(212)는 이후 제안된 다음 클릭, 즉, URL에 의해 식별된 참조 웹 페이지상의 가장 자주 클릭된 링크, 또는 그 밖에 가장 자주 클릭된 링크가 URL에 대해 존재하지 않는 것을 나타내는 에러 플래그 중 어느 하나를 브라우저 패킷 검사 및 변경 모듈(220)에 제공한다.
패킷 검사 및 변경 모듈(220)이 주어진 참조 웹 페이지에 대한 에러 플래그를 수신하는 경우, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)에 의해 아무런 동작도 취해지지 않고, 상기 참조 웹 페이지는 브라우저(204(1))에 온전히, 즉, 상기 참조 웹 페이지의 변경 없이 포워딩된다. 그러나, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)이 제안된 다음 클릭을 수신하는 경우, 패킷 검사 및 변경 모듈(220)은 참조 웹 페이지를 브라우저(204(1))에 포워딩하기 전에 URL에 의해 식별된 참조 웹 페이지의 기본 코드(예를 들면, HTML 코드)를 변경해서, 제안된 다음 클릭이 브라우징하는 사용자에게 표시된다. 구체적으로, 참조 웹 페이지의 코드의 이러한 변경은, 링크의 컬러 또는 사이즈를 변경함으로써 또는 이와 달리 상기 링크의 외관을 변경함으로써(예를 들면, 링크 주변에 HTML "굵은" 태그들<b> 및 </b>을 추가함으로써)와 같이 링크가 브라우저내에 디스플레이되는 방식을 변경함으로써, 상기 참조 웹 페이지가 가장 자주 클릭된 링크를 사용자에게 시각적으로 제안하도록 수행된다.
도 2의 전술한 실시예가 보통의, 변경하지 않은 브라우저의 사용을 허용하지만, 몇몇 실시예들에서, 코드 자체의 변경을 가장 자주 클릭된 링크가 디스플레이되는 방식으로 변경하도록 참조 웹 페이지들의 HTML 코드를 변경하는 대신에, 맞춤식 브라우저(또는 브라우저 플러그-인 또는 애드-온)가 숨겨진 필드 또는 플래그를 검출하는 (<input type="hidden"/>의 형태로 HTML "숨김" 태그를 추가함으로써) 추가하여 브라우저에 의해 스크린상의 링크의 외관만의 조작을 개시하도록 HTML 코드가 변경될 수 있다는 것이 고려된다.
도 3은 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 예시적인 방법(300)을 도시하는 흐름도이다. 먼저, 단계 301에서, (i) 한명 이상의 방문자들에 의해 방문된 하나 이상의 참조 웹 페이지들, 및 (ii) 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대해, 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들이 참조 웹 페이지를 방문한 한명 이상의 방문자들에 의해 이전에 선택된 빈도를 식별하는 데이터의 식별이 데이터베이스에 저장된다. 다음으로, 단계 302에서, 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 현재 사용자에 의해 개시된 요청이 수신된다. 다음으로, 단계 303에서, 데이터베이스가 참조 웹 페이지를 방문한 한 명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택되었던 것으로 식별되는 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들을 포함하는지의 여부를 결정한다. 단계 303에서, 데이터베이스가 참조 웹 페이지에 대한 임의의 이러한 링크들을 포함하지 않는다는 것이 결정되는 경우, 단계 304에서, 참조 웹 페이지의 변경되지 않은 버전이 사용자의 웹 브라우저에 디스플레이된다. 단계 303에서, 데이터베이스가 하나 이상의 이러한 링크들을 포함하는 것이 결정되는 경우, 단계 305에서, 데이터베이스에 포함된 이들 링크들의 외관이 변경되는, 참조 웹 페이지의 변경된 버전이 사용자의 웹 브라우저에 디스플레이된다. 단계 304 또는 305 중 하나에 후속하여, 상기 방법은 다른 참조 웹 페이지를 보기 위한 현재 사용자로부터의 다른 요청을 수신하기 위해 단계 302로 돌아온다.
본 발명의 대안적인 실시예들에서, 가장 자주 클릭된 링크의 외관을 변경하는 브라우저에 추가로 또는 그를 대신하여, 브라우저는 참조 웹 페이지의 로딩 후에 커서 또는 마우스 포인터를 이동시켜 가장 자주 클릭된 링크 위에 자동적으로 "배회"하도록 구성될 수 있어서, 사용자는 그 링크를 내비게이팅하기 위해 단순히 마우스를 클릭하거나 미리 결정된 키스트로크를 누른다.
본 발명의 다른 대안적인 실시예들에서, 가장 자주 클릭된 링크는, (스크린의 상부 또는 하부, 또는 별개의 윈도우에서와 같이) 지정된 위치에서 링크 그 자체를 디스플레이하거나, (스크린의 상부 또는 하부, 또는 별개의 윈도우에서와 같이) 지정된 위치에서 상기 링크에 대응하는 실제 링크된 웹 페이지를 디스플레이함으로써와 같이 다른 방식들로 표시될 수 있다.
다른 대안적인 실시예들에서, 가장 자주 클릭된 링크가 스크린상에 실제로 디스플레이되지 않은 경우에도, 마우스 커서 또는 포인터의 다음-현재 위치에 관계없이, 미리 규정된 키스트로크, 마우스 제스처, 미리 결정된 위치에서 온-스크린 버튼의 클릭, 또는 사용자에 의한 유사한 동작이 상기 브라우저가 현재 디스플레이된 참조 웹 페이지상의 가장 자주 클릭된 링크를 자동적으로 내비게이팅하게 하도록 브라우저가 구성될 수 있다.
더욱이, 전술된 실시예들이 각각의 URL에 대응하는 단일의 가장 자주 클릭된 링크만을 리턴하는 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스를 포함하지만, 추가의 정보가 본 발명의 다른 실시예들에서 데이터베이스로부터 검색될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 예를 들면, 예를 들면, (i) 이들 링크들의 각각에 대한 한명 이상의 사용자들에 의한 "클릭들"의 수 및/또는 (ii) 이들 링크들의 각각이 한명 이상의 사용자들에 의해 선택되는 빈도를 포함하는 통계적인 정보에 연결된, 각각의 URL에 대응하는 두 개 이상의 선택가능한 링크들의 식별은 데이터베이스에 유지되고 그로부터 검색되고 사용자에게 나타내어질 수 있다. 이러한 시나리오에서, 데이터베이스는 주어진 참조 웹 페이지상에 나타나는 하나 이상의 링크들의 인기를 반영하는 이러한 통계적인 정보를 다음-클릭 생성기에 질의의 결과들의 일부로서 제공할 수 있다. 브라우저는 다음-클릭 생성기로부터 ("클릭" 카운트 또는 퍼센티지의 형태로) 이러한 통계적인 정보를 수신하고, 선택가능한 링크들의 각각이 주어진 참조 웹 페이지를 방문한 한명 이상의 사용자들에 의해 선택되는 횟수의 퍼센티지를 브라우징하는 사용자에게 표시하도록 (단일의 가장 자주 클릭된 링크 대신 또는그를 디스플레이하는 것에 더하여, 또는 다르게는 이를 표시하여) 구성된다. 주어진 링크의 인기는 사용자가 링크 위에 배회할 때 "툴 팁"에서 나타내는 수와 같은 수("클릭" 카운트 또는 퍼센티지를 나타냄)로서 디스플레이되거나, 미리 결정된 컬러 방식(예를 들면, 가장 자주 클릭된 링크들에 대해서 녹색, 덜 자주 클릭된 링크들에 대해 노란색, 및 가끔 클릭된 링크들에 대해 빨간색)으로 가장 자주 클릭된 링크들을 컬러-코딩함으로써와 같은 다른 수단을 사용하여 표시될 수 있어, 사용자가 한 명 이상의 사용자들에 의해 가장 자주 선택된 링크들의 랭킹을 한번에 쉽게 인식할 수 있다. 링크에 대해 디스플레이된 수가 빈도(예를 들면, 이전에 선택된 링크들의 횟수의 퍼센티지)를 나타내는 경우, 상기 수는 본질적으로 이력 데이터에 기초한 링크들의 인기뿐만 아니라 현재 브라우징하는 사용자가 상기 링크를 선택할 가능성을 반영한다. 이러한 장치는 참조 웹 페이지상의 링크 위에 단순히 "배회하기(mousing)"에 의해, 과거에 상기 링크를 선택했던 사람들의 퍼센티지(또는 수)를 결정하기 위한 능력을 사용자들에게 제공한다.
본 발명의 몇몇 실시예들은 상기 단일의 사용자의 브라우징 이력 (또는 예를 들면, 특정 IP 어드레스를 공유하는 모든 사용자들의 브라우징 이력)에만 기초하여 사용자에게 다음 클릭들을 제시하지만, 다른 실시예들은 어떤 다음 클릭이 사용자에게 제안되어야 하는지를 결정하기 위해 상이한 클라이언트 컴퓨터들에서 복수의 사용자들에 대한 브라우징 이력들을 수집하는 것을 포함한다는 것이 또한 인식되어야 한다. 브라우징 이력들이 수집되는 복수의 사용자들은 인터넷상의 모든 브라우징하는 사용자들일 수 있거나, 또는 예를 들면, 사용자 개인적으로 선택된 친구들, 지리적인 위치(예를 들면, 동일한 지역, 주, 또는 국가의 사용자들), 사용자들의 그룹에 의해 공유된 하나 이상의 공통 흥미들(예를 들면, 체스 애호가 또는 특정 종교를 공유하는 사용자들), 특정 연령 그룹 등으로 구성된 소셜 네트워크에 기초한 사용자들의 그룹들을 선택할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 브라우징하는 사용자 자신에 의해 선택된 링크들은 다른 사용자들에 의해 선택된 링크들보다 수집된 링크-선택 정보에 대한 더 큰 영향을 갖도록 더 크게 가중된다.
사용자들로부터 브라우징 이력 데이터를 수집할 때, 본 발명의 몇몇 실시예들은 단일 사용자에 의한 동일한 링크의 다수 예의 선택을 다수의 선택들로서 카운트하지만, 다른 실시예들은 단일의 사용자에 의한 동일한 링크의 다수 예의 선택을 단지 단일의 선택으로서 카운트한다.
추가로, 본 발명의 상이한 실시예들은 상이한 시간 프레임들로부터의 브라우징 이력들의 수집에 기초하여 다음 클릭들을 제안하는 것을 포함한다. 예를 들면, 단지 지난 주 또는 지난 달로부터의 브라우징 이력들이 다음 클릭들을 제안하기 위해 사용된다. 데이터가 링크들을 제안하기 위해 사용되는 시간 윈도우들은 또한 (예를 들면, 긴 시간 기간에 걸쳐 수집된 이력 데이터를 사용하여) 과거 브라우징 이력을 강조하고, (예를 들면, 현재 세션에 대한, 이번 주에 대한, 상기 사용자에 의해 과거 N회 클릭들에 대한) 현재 브라우징 이력, 또는 과거 및 현재 브라우징 이력의 다양한 조합들을 강조하도록 조정될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 상이한 시간 기간들은 상이하게 가중된다. 예를 들면, 더욱 최근에 선택된 링크들은 덜 최근의 시간 기간 동안 선택된 링크들보다 수집된 링크 선택 정보에 대한 더 큰 영향을 갖도록 더 크게 가중될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예들에서, 다른 타입들의 정보가 사용자에 의해 이력 링크 선택들을 나타내기 위해 저장된다. 예를 들면, 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스는 선택된 링크들을 표시하기 위한 완전한 특정 URL들(예를 들면, http://host.domain.com/page.html)을 포함하거나, 가장 관련있는 링크 또는 링크들의 세트를 표시하기 위해, 단순히 도메인 명(예를 들면, host.domain.com), 또는 선택된 URL에 대응하는 도메인 명의 일부(예를 들면, domain.com)를 포함할 수 있다. 후자의 시나리오에서, 브라우징하는 사용자에 의해 보여지는 참조 웹 페이지상의 상기 도메인 명(또는 이들의 일부)에 대한 모든 링크들의 외관은 사용자에게 복수의 링크들을 제안하기 위해 조작될 수 있다.
본 발명의 실시예들이 예측-클릭 프로세서 또는 예측-클릭 프록시 서버에서 실행되는 것으로 상기에 설명되었지만, 본 발명이 인터넷 서비스 제공자(ISP)에 의해 소유된 라우터에서 또는 브라우저를 포함하는 단일의 개인용 컴퓨터 클라이언트에서 또한 구현될 수 있다는 것이 고려된다.
추가로, 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스의 정보는 대안적으로 다른 위치들에 저장될 수 있고 브라우징 동안 하나 이상의 사용자들에 의해 선택된 링크들에 관한 이력 정보를 수집하는 데이터 웨어하우스들과 같은, 외부 엔티티들로부터의 대량의 이송과 같은 다른 방법들에 의해 획득될 수 있다.
브라우저를 변경하기 위해 맞춤식 소프트웨어(예를 들면, 플러그-인 또는 애드-온 소프트웨어 모듈)를 채용하는 본 발명의 임의의 실시예들에서, 이러한 맞춤식 소프트웨어는 추가의 기능을 제공할 수 있다는 것이 또한 고려된다. 예를 들면, 사용자는 링크들을 제안하기 위해 사용된 이력 데이터의 세트를 형성하거나, 또는 사용자가 제안되는 링크들의 품질에 관한 피드백을 제공하는 것을 허용하는 것과 같은, 상기 링크들의 제안을 개선하기 위해 문맥상의 정보를 추가하기 위한 선택가능한 옵션들을 가질 수 있다. 사용자가 참조 웹 페이지상의 제안된 링크가 상기 사용자와 관계없는 것을 (예를 들면, 미리 결정된 키스트로크 또는 마우스 제스처를 사용하여) 나타내는 경우, 이러한 피드백은, 예를 들면, 상기 참조 웹 페이지에 도달하는 장래에, 또는 상기 링크가 나타나는(또는 동일한 도메인 명을 갖는 다른 링크들이 나타나는) 임의의 다른 참조 웹 페이지들에 도달할 때에도, 상기 링크(또는 동일한 도메인 명을 갖는 다른 링크들)가 사용자에게 제안되는 것을 막기 위해 사용될 수 있다.
또한, 사용자들에 의해 선택된 링크들에 대한 정보를 나타내는 데이터가 표준화된 포맷으로 반드시 저장될 필요는 없지만, 표준화는 다수의 사용자들 및 다수의 타입들의 소프트웨어 및 플랫폼들에 걸쳐 브라우징하는 이력 데이터를 공유하기 위한 능력을 강화하기 위해 사용될 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 방법들은 프록시 서버 또는 임의의 브라우저 맞춤화(플러그-인 또는 애드-온 소프트웨어 모듈과 같은)의 사용 없이 웹 사이트에서 대안적으로 실행될 수 있다. 이러한 시나리오에서, 웹 사이트는 웹 사이트내 다양한 참조 페이지들에 대해 한명 이상의 방문자들에 의해 선택된 링크들을 트래킹하고 (예를 들면, 도 1에 관하여 상기에 설명된 바와 같이) 웹 사이트내 참조 페이지들상의 임의의 링크들이 이들 현재 사용자들에게 나타나는 방식을 시각적으로 변경함으로써 웹 사이트의 한명 이상의 현재 사용자들에게 제안된 다음 클릭들을 제공한다. 유사한 구현이 웹 사이트들의 세트, 도메인, 또는 도메인들의 세트에 대해 사용될 수 있다. 참조 페이지들상의 링크들이 (i) 사용자의 이전 방문들 동안 이들 참조 페이지들에 대한 동일한 사용자에 의해 선택된 링크들에 기초하여, (ii) 이들 참조 페이지들에 대해 다른 방문자들에 의해 선택된 링크들에 기초하여, 또는 (iii) 동일한 사용자 및 다른 방문자들에 의해 선택된 링크들의 조합 중 어느 하나로 사용자에게 제안될 수 있다.
본 발명의 임의의 실시예들에서, 상기에 설명된 바와 같이 링크들이 선택되는 빈도를 특징화하는 통계치들에 기초하여 다음 클릭들이 제안된다. 그러나, 본 발명의 다른 실시예들에서, 사용자의 과거 또는 최근의 브라우징 이력은 베이지안 추론에 기초하여, 즉, 확률의 일부가 순수하게 빈도-기반 해석보다는 신뢰, 또는 지식으로서 해석되는 경우들에서 통계적인 추론들을 행하는 방식에 기초하여 제안된 다음 클릭들을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 다시 말해서, 사용자가 클릭하는 링크들에 기초하여, 상기 사용자의 행동은 학습되고 더 잘 예측될 수 있어서, 장래의 제안된 다음 클릭들은 상기 특정 사용자에게 맞춰진다. 이러한 행동은 사용자 프로파일의 형태로 저장될 수 있고, 저장된 프로파일 정보는 단독으로 또는 페이지 데이터 및 클릭 데이터와 함께 사용되어 다음 클릭들의 제안들을 개선할 수 있다. 상기 프로파일들은 사용자-지정될 수 있거나 사용자들의 임의의 카테고리들을 특징화할 수 있다.
사용자들의 임의의 카테고리들을 특징화하기 위한 프로파일들의 경우에서, 이러한 프로파일들은 브라우징 사용자에게 더 많이 관련된 콘텐트로 향하고 브라우징 사용자에게 덜 관련된 콘텐트로부터 멀어지게 제안들을 편향시키기 위해 사용된다. 예를 들면, 임의의 콘텐트 기반 사용자 선택가능한 프로파일들이, 예를 들면, 아이가 있는 신세대 부모이고 애완 동물을 키우지 않는 사용자는 신세대 부모에 대한 프로파일을 선택하고 애완동물 보유자들에 대한 프로파일을 선택하지 않을 수 있어서, 다음 클릭 제안들이 개선되도록, 제공된다. 전술한 예들에서, 제안들은 신세대 부모-관련 링크들로 향하고 애완동물-관련 링크들로부터 멀어지게 편향되어, 사용자에게 일반적인 신세대 부모가 선택하는 링크들의 제안들이 나타내지지만, 애완동물-관련 링크가 그와 달리 "최고의" 다음 클릭일지라도 애완동물 소유자가 선택하는 링크들에 대한 제안들이 나타내지지 않는다. 사용자의 브라우징 패턴들 및/또는 몇몇 특징들을 공유하는 다른 사용자들의 브라우징 패턴들을 관찰함으로써, 개선된 다음-클릭 결과들이 제공될 수 있다.
대안적인 실시예들에서, 단일 링크가 선택되는 빈도에 기초하여 개별적으로 선택된 다음 클릭들 대신, 공동의 확률들이 다음 클릭들을 제안하기 위해 사용된다. 이러한 실시예들에서, 각각의 웹 페이지에 대해, 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스는 자주 선택되는 링크들의 시퀀스들로 구성되는 하나 이상의 경로들을 저장한다. 예를 들면, 일단 사용자가 제 1 웹 페이지상의 링크 A1을 클릭하면, 상기 사용자는 다음 웹 페이지상의 링크 B1을 선택할 가능성이 있고, 후속하여 다음 웹 페이지상의 링크 C1을 선택하는 등이다.
다른 예가 각각의 페이지가 선택될 동일한 확률들을 갖는 네 개의 링크들을 포함하는, 네 개의 페이지들(A, B, C, 및 D)을 갖는 웹 사이트를 포함한다(즉, 페이지 A는 링크들 A1, A2, A3, A4를 갖고, 상기 링크들 각각은 페이지 A에 도달한 모든 사용자들에 의한 시간의 25%로 선택된다; 페이지 B는 링크들 B1, B2, B3, B4를 갖고, 상기 링크들 각각은 페이지 B에 도달한 모든 사용자들에 의한 시간의 25%로 선택되는 등이다). 추가의 정보의 사용 없이, 페이지 A에서 링크 A1를 클릭함으로써 페이지 B에 도달하는 사용자에게 링크들 B1, B2, B3, B4 중 임의의 하나를 제안하는 것은, 링크들 B1, B2, B3, 및 B4에 대한 선택의 동일한 확률들 때문에 어렵다. 이러한 추가 정보는 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스에서 다음 클릭들의 저장된 시퀀스들을 사용하여 획득될 수 있다. 이러한 예시적인 네 페이지 웹 사이트에 대한 다음 클릭들의 저장된 시퀀스의 예는 A1-> B3->C1이고, 이는 페이지 A상의 링크 A1을 선택한 사용자들은 대부분의 시간(예를 들면, 100%)에 페이지 B상에서 링크 B3를 또한 선택하고, 이후 대부분의 시간(예를 들면, 80%)에 링크 C1을 또한 선택한다는 사실을 나타낸다. 이러한 저장된 정보에 기초하여, 페이지 A상의 링크 A1을 바로 선택한 사용자는 (모든 참조 페이지들로부터 페이지 B에 도달하는 모든 사용자들의 단지 25%가 링크 B3를 선택할지라도) 페이지 B상의 링크 B3를 선택할 가능성이 가장 높을 것이고, 이후 (모든 참조 페이지들로부터 페이지 C에 도달하는 모든 사용자들의 단지 25%가 링크 C1을 선택할지라도) 페이지 C상의 링크 C1을 선택할 가능성이 가장 높을 것이라는 것이 추론될 수 있다. 이러한 방식으로, 페이지 A상의 링크 A1, 페이지 B상의 링크 B3, 및 페이지 C상의 링크 C1의 선택은 다음 클릭들의 저장된 시퀀스에 기초하여 상관된다. 따라서, 네 개의 링크들(B1, B2, B3, B4)이 선택될 동일한 확률을 보통 갖는, 페이지 B에 도달한 사용자의 상기 설명된 시나리오에서, 다음-클릭 생성기는, 사용자가 링크 A1을 클릭함으로써 페이지 B에 도달하는 사실이 주어지면, (페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스에 다음 클릭들의 저장된 시퀀스들에 기초하여) 링크 B3을 최고의 선택으로서 제안한다. 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스에서 다음 클릭들의 다수의 시퀀스들을 저장하는 것은 비실용적이지만, 한명 이상의 사용자들에 의해 선택된 링크들의 시퀀스의 일부만을 저장함으로써, 예를 들면, 주어진 사용자에 의해 선택된 링크들의 시퀀스에서 가장 최근의 4 또는 5 링크들만을 저장함으로써, 저장 공간이 감소될 수 있다. 전술한 방식으로 링크들의 시퀀스를 저장함으로써, 다양한 웹 페이지들을 통한 경로들이, 사용자에 의해 보여지는 현재 페이지에 기초하여 각각의 링크 제안이 독립적으로 행해지는 대신, 상기 사용자 또는 다른 사용자들에 의해 이전에 선택된 경로들에 기초하여 사용자에게 제안될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 사용자가 검색 엔진들에 의해 제공된 경험과 상이한, 인터넷상의 관련 정보를 찾는 상이한 방식을 제시한다. 이는 링크별 기반으로 브라우징하는 사용자에게 표시하는 브라우징 방법들을 제공함으로써 행해지고, 일련의 참조 웹 페이지들을 통한 링크들은 가장 관련된 경로 또는 가장 대중적인 경로로 안내할 가능성이 높다. 검색 엔진들은 복합적인 웹 사이트내 깊게 묻힌 관련 링크와 같이, 한번에 단 하나의 내비게이팅 가능한 특정 링크의 리스트를 제공하지만, 검색 엔진들은 내비게이팅 가능한 특정 링크에 도달하기 위해 사용된 참조 페이지들을 통해 경로의 적은 표시를 제공하거나 경로의 표시를 제공하지 않는다. 사용자에게 다양한 링크들에 도달하기 위해 사용될 경로들에 대한 정보를 제공하는, 본 발명의 실시예들과 일치하는 링크별 브라우징의 프로세스 및 제안은, 검색 엔진이 제공하는 것이 불가능하지 않더라도 어려울 것이다.
본 발명은 방법들 및 이들 방법들을 실행하기 위한 장치들의 형태로 구현될 수 있다. 본 발명은 자기 기록 매체, 광학 기록 매체, 고상 메모리, 플로피 디스켓들, CD-ROMs, 하드 드라이브들, 또는 임의의 다른 비일시적인 머신-판독가능 저장 매체와 같은 유형 매체에서 구현된 프로그램 코드의 형태로 또한 구현될 수 있고, 프로그램 코드가 컴퓨터와 같은 머신으로 로딩되고 이에 의해 실행될 때, 머신은 본 발명을 실행하는 장치가 된다. 본 발명은, 예를 들면, 머신으로 로딩 및/또는 그에 의해 실행되는 포함하는 비일시적인 머신-판독가능 저장 매체에 저장된, 프로그램 코드의 형태로 또한 구현될 수 있고, 상기 프로그램 코드가 컴퓨터와 같은 머신으로 로딩되고 실행될 때, 상기 머신은 본 발명을 실행하기 위한 장치가 된다. 범용 프로세서상에 실행될 때, 상기 프로그램 코드 세그먼트들은 특정 로직 회로들에 유사하게 동작하는 독특한 장치를 제공하기 위해 프로세서와 조합한다.
본 발명은 또한 본 발명의 방법 및/또는 장치를 사용하여 생성된 비일시적인 기록 매체에 저장된 비트스트림 또는 다른 신호 값들의 시퀀스의 형태로 구현될 수 있다.
본 발명의 특성을 설명하기 위해 설명되고 예시되는 상세들, 재료들, 및 부분들의 장치들에서 다양한 변경들이 후속하는 청구범위에서 표현된 바와 같이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 당업자들에 의해 행해질 수 있다는 것이 또한 이해될 것이다.
여기에 설명된 예시적인 방법들의 단계들이 설명된 순서로 행해지는 것이 반드시 요구되는 것이 아니고, 이러한 방법들의 단계들의 순서는 단순히 예시적으로 이해되어야 한다는 것이 이해되어야 한다. 유사하게, 추가의 단계들이 이러한 방법들에 포함될 수 있고, 몇몇 단계들은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법들에서 생략되거나 조합될 수 있다.
후속하는 방법 청구항들의 요소들이 대응하는 라벨링을 갖는 특정 시퀀스로 열거되지만, 청구항 상술들이 이들 요소들의 일부 또는 모두를 구현하기 위한 특정한 시퀀스를 다르게 암시하지 않으면, 이들 요소들이 상기 특정 시퀀스로 구현되도록 한정되는 것으로 반드시 의도되는 것은 아니다.
또한, 이러한 설명의 목적을 위해, 용어 "결합한다", "결합하는", "결합된", "연결한다", "연결하는", 또는 "연결된"은 본 기술에서 공지되거나 이후에 개발된 두 개 이상의 요소들 사이에 에너지가 전달되는 것이 허용되는 임의의 방식을 말하고, 하나 이상의 추가의 요소들의 삽입물은 요구되지는 않지만, 고려된다. 반대로, 용어 "직접 결합된", "직접 연결된" 등은 이러한 추가의 요소들의 부재를 암시한다.
여기서 "일 실시예" 또는 "하나의 실시예"에 대한 참조는, 실시예와 관련하여 설명된 특별한 특징, 구조, 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있다는 것을 의미한다. 명세서의 다양한 부분들에 있는 구절 "일 실시예서"의 출현들은 반드시 모두 동일한 실시예를 참조하는 것은 아니고, 다른 실시예들의 반드시 상호 배타적인 별개의 또는 대안적인 실시예들이 아니다. 용어 "구현"에 동일하게 적용한다.
본 출원의 청구항들에 의해 포함된 실시예들은 (1) 본 명세서에 의해 실행가능해지고, (2) 법으로 정한 본 발명에 대응하는 실시예들에 대해 제한된다. 실행불가능한 실시예들 및 법으로 정해지지 않은 본 발명에 대응하는 실시예들은 이들이 청구항의 범위내에 포함되더라도 명백하게 청구되지 않는다.
100 : 예측 웹-브라우징 시스템 106 : 예측-클릭 프로세서
108 : 이력 페이지 및 클릭 트래커 112 : 다음-클릭 생성기
110 : 페이지 및 클릭 통계치 데이터베이스

Claims (10)

  1. 컴퓨팅 디바이스상에 구동하는 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
    (a) (i) 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 방문된 하나 이상의 참조 웹 페이지들; 및 (ii) 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대해, 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한 명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 하나 이상의 링크들;의 식별을 저장하는 단계; 및
    (b) 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 상기 현재 사용자에 의한 요청의 개시에 응답하여, 및 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한 명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 요청된 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들의 저장된 식별에 기초하여, 상기 현재 사용자에게 디스플레이된 상기 요청된 참조 웹 페이지의 외관을 변경하는 단계를 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (b)는:
    (b1) 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들 중 적어도 하나의 외관을 변경하는 단계를 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (b)는:
    (b1) 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들 중 적어도 하나로 커서 또는 포인터를 이동시키는 단계를 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    (c) 상기 웹 브라우저 디스플레이에서 미리 결정된 위치에서,
    (i) 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 하나 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들 중 적어도 하나, 및
    (ii) 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나의 링크된 웹 페이지, 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 추가로 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (a)는 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 연속적으로 선택된 두 개 이상의 링크들을 포함하는 링크들의 적어도 하나의 시퀀스를 저장하는 단계를 포함하고,
    상기 방법은 상기 링크들의 상기 적어도 하나의 시퀀스들에서 두 개 이상의 각각의 링크들에 대해 상기 단계 (b)를 두 번 이상 수행하는 단계를 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    (c) 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들의 각각에 대해, 상기 한명 이상의 사용자들이 상기 하나 이상의 링크들의 각각을 선택한 횟수를 반영하는 통계치 정보를 저장하는 단계; 및
    (d) 상기 현재 사용자에 의해 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나를 보기 위한 요청의 개시에 응답하여, 및 상기 통계치 정보에 기초하여, 상기 현재 사용자에게 디스플레이된 상기 요청된 참조 웹 페이지의 외관을 변경하는 단계를 추가로 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계 (d)는 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나에 대응하는 상기 하나 이상의 링크들에 대한 통계적인 정보를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 단계 (d)는 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들 중 하나에 대응하는 상기 하나 이상의 링크들에 대한 하나 이상의 컬러들을 디스플레이하는 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 컬러들은 상기 통계적인 정보에 기초하여 선택되는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (a) 전에, (i) 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 방문된 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들; 및 (ii) 상기 하나 이상의 참조 웹 페이지들의 각각에 대해, 상기 참조 웹 페이지를 방문한 상기 한명 이상의 이전 방문자들에 의해 선택된 상기 참조 웹 페이지상의 상기 하나 이상의 링크들;의 식별을 프록시 서버에서 수신하는 단계를 추가로 포함하는, 웹 브라우저의 현재 사용자에게 웹 페이지들을 디스플레이하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 적응된, 장치.
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Families Citing this family (96)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120240019A1 (en) * 2011-03-17 2012-09-20 Ebay Inc. Method and system for tracking web link usage
US8799455B1 (en) * 2011-03-18 2014-08-05 Amazon Technologies, Inc. Addressable network resource selection management
US8732569B2 (en) 2011-05-04 2014-05-20 Google Inc. Predicting user navigation events
JP5786458B2 (ja) * 2011-05-30 2015-09-30 富士通株式会社 キーワード抽出及びウエブコンテンツアクセス情報の収集装置
US8788711B2 (en) 2011-06-14 2014-07-22 Google Inc. Redacting content and inserting hypertext transfer protocol (HTTP) error codes in place thereof
US9769285B2 (en) 2011-06-14 2017-09-19 Google Inc. Access to network content
US8577963B2 (en) 2011-06-30 2013-11-05 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session between client browser and network based browser
US9621406B2 (en) 2011-06-30 2017-04-11 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US8799412B2 (en) 2011-06-30 2014-08-05 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US8650139B2 (en) 2011-07-01 2014-02-11 Google Inc. Predicting user navigation events
US8745212B2 (en) 2011-07-01 2014-06-03 Google Inc. Access to network content
US8744988B1 (en) 2011-07-15 2014-06-03 Google Inc. Predicting user navigation events in an internet browser
US10061860B2 (en) * 2011-07-29 2018-08-28 Oath Inc. Method and system for personalizing web page layout
US9037696B2 (en) 2011-08-16 2015-05-19 Amazon Technologies, Inc. Managing information associated with network resources
US9195768B2 (en) 2011-08-26 2015-11-24 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US10089403B1 (en) 2011-08-31 2018-10-02 Amazon Technologies, Inc. Managing network based storage
US9177336B2 (en) * 2011-09-08 2015-11-03 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Apparatuses and methods for recommending a path through an information space
US8655819B1 (en) 2011-09-15 2014-02-18 Google Inc. Predicting user navigation events based on chronological history data
US8600921B2 (en) 2011-09-15 2013-12-03 Google Inc. Predicting user navigation events in a browser using directed graphs
US9383958B1 (en) 2011-09-27 2016-07-05 Amazon Technologies, Inc. Remote co-browsing session management
US10693991B1 (en) 2011-09-27 2020-06-23 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US9641637B1 (en) 2011-09-27 2017-05-02 Amazon Technologies, Inc. Network resource optimization
US9152970B1 (en) 2011-09-27 2015-10-06 Amazon Technologies, Inc. Remote co-browsing session management
US8589385B2 (en) 2011-09-27 2013-11-19 Amazon Technologies, Inc. Historical browsing session management
US8914514B1 (en) 2011-09-27 2014-12-16 Amazon Technologies, Inc. Managing network based content
US9178955B1 (en) 2011-09-27 2015-11-03 Amazon Technologies, Inc. Managing network based content
US8615431B1 (en) 2011-09-29 2013-12-24 Amazon Technologies, Inc. Network content message placement management
US9104664B1 (en) 2011-10-07 2015-08-11 Google Inc. Access to search results
EP2581838A1 (en) * 2011-10-14 2013-04-17 Alcatel Lucent Method for ranking messages
US9313100B1 (en) 2011-11-14 2016-04-12 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US9584579B2 (en) 2011-12-01 2017-02-28 Google Inc. Method and system for providing page visibility information
US8972477B1 (en) 2011-12-01 2015-03-03 Amazon Technologies, Inc. Offline browsing session management
US9117002B1 (en) 2011-12-09 2015-08-25 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US9009334B1 (en) 2011-12-09 2015-04-14 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US9330188B1 (en) 2011-12-22 2016-05-03 Amazon Technologies, Inc. Shared browsing sessions
US8793235B2 (en) 2012-01-19 2014-07-29 Google Inc. System and method for improving access to search results
US8839087B1 (en) 2012-01-26 2014-09-16 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing and searching
US9509783B1 (en) 2012-01-26 2016-11-29 Amazon Technlogogies, Inc. Customized browser images
US9336321B1 (en) 2012-01-26 2016-05-10 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing and searching
US9087024B1 (en) 2012-01-26 2015-07-21 Amazon Technologies, Inc. Narration of network content
US9092405B1 (en) 2012-01-26 2015-07-28 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing and searching
US8627195B1 (en) 2012-01-26 2014-01-07 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing and searching
US9037975B1 (en) 2012-02-10 2015-05-19 Amazon Technologies, Inc. Zooming interaction tracking and popularity determination
US9183258B1 (en) 2012-02-10 2015-11-10 Amazon Technologies, Inc. Behavior based processing of content
US9137210B1 (en) 2012-02-21 2015-09-15 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US10296558B1 (en) 2012-02-27 2019-05-21 Amazon Technologies, Inc. Remote generation of composite content pages
US9208316B1 (en) 2012-02-27 2015-12-08 Amazon Technologies, Inc. Selective disabling of content portions
US9374244B1 (en) 2012-02-27 2016-06-21 Amazon Technologies, Inc. Remote browsing session management
US9311417B2 (en) * 2012-03-09 2016-04-12 Oracle International Corporation Personalized navigation shortcuts
US8954524B1 (en) * 2012-03-14 2015-02-10 Google Inc. Access to network content
WO2013134941A1 (en) * 2012-03-15 2013-09-19 Google Inc. Assigning keyboard shortcut keys to web page resource locators
US10331769B1 (en) 2012-03-23 2019-06-25 Amazon Technologies, Inc. Interaction based prioritized retrieval of embedded resources
US9785619B1 (en) * 2012-03-23 2017-10-10 Amazon Technologies, Inc. Interaction based display of visual effects
US9460220B1 (en) 2012-03-26 2016-10-04 Amazon Technologies, Inc. Content selection based on target device characteristics
US9307004B1 (en) 2012-03-28 2016-04-05 Amazon Technologies, Inc. Prioritized content transmission
US9946792B2 (en) 2012-05-15 2018-04-17 Google Llc Access to network content
US8887239B1 (en) 2012-08-08 2014-11-11 Google Inc. Access to network content
US9772979B1 (en) 2012-08-08 2017-09-26 Amazon Technologies, Inc. Reproducing user browsing sessions
US8943197B1 (en) 2012-08-16 2015-01-27 Amazon Technologies, Inc. Automated content update notification
US9065827B1 (en) * 2012-08-17 2015-06-23 Amazon Technologies, Inc. Browser-based provisioning of quality metadata
US8898297B1 (en) * 2012-08-17 2014-11-25 Amazon Technologies, Inc. Device attribute-customized metadata for browser users
US9141722B2 (en) 2012-10-02 2015-09-22 Google Inc. Access to network content
US9665547B1 (en) * 2012-12-27 2017-05-30 Google Inc. Facilitating webpage navigation
AU2014219089B2 (en) 2013-02-25 2019-02-14 Nant Holdings Ip, Llc Link association analysis systems and methods
JP5393909B1 (ja) * 2013-03-13 2014-01-22 株式会社 ディー・エヌ・エー サーバー装置、及び、プログラム
US20140279793A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Balderdash Inc. Systems and methods for providing relevant pathways through linked information
US9112827B2 (en) 2013-03-15 2015-08-18 Amazon Technologies, Inc. Determining appropriate browsing applications for selected network resources
US9578137B1 (en) 2013-06-13 2017-02-21 Amazon Technologies, Inc. System for enhancing script execution performance
US10152463B1 (en) 2013-06-13 2018-12-11 Amazon Technologies, Inc. System for profiling page browsing interactions
US9374431B2 (en) 2013-06-20 2016-06-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Frequent sites based on browsing patterns
US10217058B2 (en) 2014-01-30 2019-02-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Predicting interesting things and concepts in content
US20150222498A1 (en) * 2014-02-03 2015-08-06 Invensys Systems, Inc. Faster flowsheet design by predictive connectivity
US20150294019A1 (en) * 2014-04-10 2015-10-15 International Business Machines Corporation Web browsing activity flow
US9934207B1 (en) 2014-05-02 2018-04-03 Tribune Publishing Company, Llc Online information system with continuous scrolling and previous section removal
US9846836B2 (en) 2014-06-13 2017-12-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Modeling interestingness with deep neural networks
US9635041B1 (en) 2014-06-16 2017-04-25 Amazon Technologies, Inc. Distributed split browser content inspection and analysis
US9881255B1 (en) 2014-12-17 2018-01-30 Amazon Technologies, Inc. Model based selection of network resources for which to accelerate delivery
RU2637882C2 (ru) 2015-03-31 2017-12-07 Общество С Ограниченной Ответственностью "Яндекс" Способ управления отображением веб-ресурсов в браузерном окне, способ помещения вкладок в стек в браузерном окне, электронное устройство и сервер
CN104731974A (zh) * 2015-04-13 2015-06-24 上海新炬网络信息技术有限公司 基于大数据流式计算的动态页面加载方法
US9854022B2 (en) * 2015-08-11 2017-12-26 Sap Portals Israel Ltd. Server-side path reference systems and methods
US10122646B2 (en) * 2015-11-06 2018-11-06 Oath Inc. Resource placement via a web page
US10142272B2 (en) * 2015-11-17 2018-11-27 International Business Machines Corporation Presenting browser content based on an online community knowledge
US10785371B2 (en) * 2015-12-21 2020-09-22 Avaya, Inc. Optimal resource and channel selection
US20170212651A1 (en) * 2016-01-27 2017-07-27 Amadeus S.A.S. Short cut links in a graphical user interface
US10382518B2 (en) * 2016-03-22 2019-08-13 Google Llc Low latency applications using multiple servers
US10607173B2 (en) * 2016-05-27 2020-03-31 International Business Machines Corporation Collaboration tracking system
US11574119B2 (en) * 2016-09-28 2023-02-07 International Business Machines Corporation Efficient starting points in mobile spreadsheets
CN108345481B (zh) * 2017-01-22 2023-04-18 腾讯科技（深圳）有限公司 一种页面显示方法、装置、客户端及服务器
CN106970973B (zh) * 2017-03-24 2021-05-18 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置及电子设备
US10726095B1 (en) 2017-09-26 2020-07-28 Amazon Technologies, Inc. Network content layout using an intermediary system
US10664538B1 (en) 2017-09-26 2020-05-26 Amazon Technologies, Inc. Data security and data access auditing for network accessible content
US11336744B2 (en) * 2018-01-16 2022-05-17 Comcast Cable Communications, Llc Methods and systems for communicating relevant content
US11716264B2 (en) * 2018-08-13 2023-08-01 Cisco Technology, Inc. In situ triggered function as a service within a service mesh
US11573812B2 (en) * 2019-09-15 2023-02-07 Oracle International Corporation Generating a next best action recommendation using a machine learning process
WO2021230786A1 (en) * 2020-05-15 2021-11-18 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Method of filtering data traffic sent to a user device
JP2022168450A (ja) * 2021-04-26 2022-11-08 Ｔｅｓｎｏｌｏｇｙ株式会社 ウェブページを提供するサーバ

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1017000A3 (en) * 1998-12-30 2003-11-26 Ncr International Inc. Context-sensitive, content measured dynamic information linkage
US20020019837A1 (en) * 2000-08-11 2002-02-14 Balnaves James A. Method for annotating statistics onto hypertext documents
US20030074635A1 (en) * 2001-10-11 2003-04-17 International Business Machines Corporation Method, apparatus, and program for finding and navigating to items in a set of web pages
US7496831B2 (en) * 2001-02-22 2009-02-24 International Business Machines Corporation Method to reformat regions with cluttered hyperlinks
US6874019B2 (en) * 2001-03-08 2005-03-29 International Business Machines Corporation Predictive caching and highlighting of web pages
US20040205503A1 (en) * 2001-11-02 2004-10-14 Srinivas Gutta Adaptive web pages
US8375286B2 (en) * 2002-09-19 2013-02-12 Ancestry.com Operations, Inc. Systems and methods for displaying statistical information on a web page
AU2005246320B2 (en) * 2004-05-14 2013-01-10 Mobilaps, Llc Method of providing a web page with inserted content
US8782200B2 (en) * 2004-09-14 2014-07-15 Sitespect, Inc. System and method for optimizing website visitor actions
US7467349B1 (en) * 2004-12-15 2008-12-16 Amazon Technologies, Inc. Method and system for displaying a hyperlink at multiple levels of prominence based on user interaction
US20070243509A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-18 Jonathan Stiebel System and method for electronic media content delivery
EP1926028A1 (en) * 2006-11-24 2008-05-28 Nedstat B.V. Computer program for website analytics
JP5329774B2 (ja) * 2007-06-05 2013-10-30 ヤフー株式会社 Ｗｅｂページ作成サーバ及びＷｅｂページ作成方法
US20080313215A1 (en) * 2007-06-13 2008-12-18 R-Web, Inc. System and method for the generation and storage of contextually anchored links and for navigation within information systems based on such links
US8271878B2 (en) * 2007-12-28 2012-09-18 Amazon Technologies, Inc. Behavior-based selection of items to present on affiliate sites
CN101236563A (zh) * 2008-02-01 2008-08-06 刘峰 智能个性化服务网站构造方法
US20090210514A1 (en) * 2008-02-15 2009-08-20 Nokia Corporation Methods, apparatuses, computer program products, and systems for mobile web browsing
US8560964B2 (en) * 2008-02-20 2013-10-15 International Business Machines Corporation Method and system for predictive browsing
US20090327913A1 (en) * 2008-06-27 2009-12-31 Microsoft Corporation Using web revisitation patterns to support web interaction
JP2010134666A (ja) * 2008-12-04 2010-06-17 Nec Corp 情報表示方法、情報表示装置、およびプログラム
JP5641690B6 (ja) * 2008-12-25 2023-10-11 京セラ株式会社 携帯端末機器、通信システム及び表示方法
EP2419839B1 (en) * 2009-04-14 2014-03-05 Freedom Scientific Inc. Document navigation method
US20110022938A1 (en) * 2009-07-23 2011-01-27 Dennis Wilkinson Apparatus, method and system for modifying pages
US20110087966A1 (en) * 2009-10-13 2011-04-14 Yaniv Leviathan Internet customization system

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