KR20150003183A - 여행관련 서치 결과를 분류하고 순위를 매기는 방법 - Google Patents

Abstract

서치 결과를 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품. 결과는 결과 데이터베이스에서 검색된다. 결과는 복수의 구별되는 카테고리에 따라 분류되고, 복수의 카테고리 각각에 대하여 하나 이상의 결과가 저장된 후, 클라이언트 장치의 최종 사용자로부터 여행 서치 요청을 수신하면 클라이언트 장치에 제공된다.

Description

여행관련 서치 결과를 분류하고 순위를 매기는 방법{CATEGORIZING AND RANKING TRAVEL-RELATED SEARCH RESULTS}

관련 출원의 상호 참조

본 발명은 2012년 4월 26일에 출원된 미국특허 가출원 제61/638,733호에 대하여 우선권을 주장하며, 이는 본 문서에 참조로 통합된다.

본 발명은 일반적으로 컴퓨터 및 컴퓨터 소프트웨어에 관한 것으로서, 특히 여행 서비스 공급자가 최종 고객에게 디스플레이하도록 특정 여행관련 서치 결과를 특징을 갖는 결과로서 분류하여 순위를 매기는 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

검색 특징(searching features)은 온라인 여행사와 같은 여행 서비스 공급자들을 구별하는 중요한 요소이며, 이를 통해 온라인 고객들은 한 여행 서비스 공급자를 다른 여행 서비스 공급자보다 더 선호하게 된다. 여행 서비스 공급자의 전자 상거래 웹사이트에서 제공되는 여행 서치 결과는 보통, 서치 질문에 반응하는 결과에 있을 수 있는 모든 여행 추천(recommendation; 추천항목)을 제공한다. 여행 추천(예를 들어, 항공과 관련하여 비용에 대한 비행 솔루션)은, 이러한 유형의 거래에 있어서 경험있는 여행사가 고객에게 제공하는 여행 추천에 대응하지 못한다.

고객은 질문 결과에 구현된 여행 추천의 개수만으로도 압도되거나 당황하게 되고, 이로써 고객이 선택하는 것이 어렵게 된다. 고객은 여행 전문가가 되길 원치 않는다. 복잡성 때문에, 고객은 개인적인 선정 기준을 설정하기가 어렵고 비슷비슷한 여러 여행 추천 중에서 하나의 여행 추천을 선택하기가 어렵다. 이처럼 지나치게 많은 여행 추천을 고객에게 보여주는 문제는, 예약율(즉, 구매한 수로 살펴본 수로 나눈 값)을 낮추게 되고, 질문 결과의 효율성을 떨어뜨린다. 여행 서비스 공급자가 지나치게 많은 여행 추천을 제공하게 되면, 결정하는데 어려움을 겪는 잠재적인 고객은 요금 검색 결과를 보고 선택하는 것이 어려워지고, 결과적으로 구매를 미루게 된다. 온라인 고객에게 지나치게 많은 수의 여행 추천을 제공하는 것은, 여행 서비스 공급자에 대한 고객의 만족도에 나쁜 영향을 미치게 되어, 또 다른 문제를 일으키게 된다. 만족도는 선택한 상품의 실제 품질보다 놓쳐버린 기회를 알게되는 것에 더 크게 달라진다. 오프라인 여행 예약 서비스에 있어서 조언을 주는 역할을 하는 라이브 여행사는 여행 추천을 선정하여 고객에게 제공할 수 있다. 그러나, 라이브 여행사 직원을 제공해야하는 비용 때문에, 이러한 유형의 전문가의 도움은 전자 상거래 여행 웹사이트에는 없다.

따라서, 여행관련 서치 결과를 처리하고 표시함에 있어서, 다수의 옵션 중에서 하나를 선택하는데 고객에게 도움을 줄 수 있도록 보다 개선된 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품이 필요하다.

한 실시예로서, 컴퓨터 시스템에서 복수의 결과를 분류하여 복수의 카테고리를 각각 개별적으로 주어진 수의 결과로 채우고(populate), 각각의 카테고리의 결과 내에서 주어진 수의 결과를 컴퓨터 시스템으로부터 고객의 장치로 전송하는 것을 포함하는 방법을 제공한다.

한 실시예로서, 프로세서 및 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드를 포함하는 시스템으로서, 프로세서를 통해 복수의 결과를 분류하여 복수의 카테고리를 각각 개별적으로 주어진 수의 결과로 채우고, 각각의 카테고리의 결과 내에서 주어진 수의 결과를 컴퓨터 시스템으로부터 고객의 장치로 전송하는 시스템을 제공한다.

본 명세서에 포함되어 그 일부를 구성하도록 첨부된 도면은, 상술한 본 발명에 대한 일반적인 설명 및 아래에서 상세히 설명하는 실시예와 함께 본 발명의 여러 실시예를 나타내며, 본 발명의 실시예를 설명하는 역할을 한다.
도 1은 처리 및 데이터베이스 시스템을 나타내는 블록 다이어그램이다.
도 2는 도 1의 처리 및 데이터베이스 시스템의 하이 레벨 기능 다이어그램이다.
도 3은 처리 및 데이터베이스 시스템에 의해 실행되는 특징적인 결과 선택 알고리즘의 흐름도이다.
도 4는 도 3의 선택 알고리즘에 의해 결정되는 특징적인 결과를 제공하는 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 5는 도 3의 선택 알고리즘에 의해 결정되는 특징적인 결과를 제공하는 웹페이지의 나타내는 또 다른 도면이다.
도 6은 도 3의 선택 알고리즘을 실행시키기 위해, 여행 서치 질문에 진입하기 위한 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 7은 도 6의 웹페이지를 이용하여 진입한 여행 서치 질문에 응답하여 도 3의 선택 알고리즘에 의해 결정된 특징적인 결과를 제공하는 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 8은 도 7의 카테고리들 중 하나를 선택한 결과로 얻은 특징적인 결과의 세트를 제공하는 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 9는 도 3의 선택 알고리즘을 실행시키기 위해, 여행 서치 질문에 들어가기 위한 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 10은 도 9의 웹페이지를 사용하여 들어간 한 유형의 여행 서치 질문에 대한 응답으로 도 3의 선택 알고리즘에 의해 결정된 특징적인 결과를 제공하는 웹페이지를 나타내는 도면이다.
도 11은 도 9의 웹페이지를 사용하여 들어간 서치 질문에 대한 응답으로 도 3의 선택 알고리즘에 의해 결정된 특징적인 결과를 제공하는 웹페이지를 나타내는 도면이다.

본 발명의 실시예는, 컴퓨터 예약 시스템과 같은 처리 및 데이터베이스 시스템에 의해 구현된다. 항공여행 분야에서, 처리 및 데이터베이스 시스템은 여행 서치 질문(query)을 충족시키는 여행 추천을 식별함으로써 여행 서비스 공급자로부터 수신한 여행 서치 질문에 응답하도록 구성될 수 있다. 처리 및 데이터베이스 시스템은 여행 추천 및 단일 항공에 대한 추천을 식별하도록 구성된다. 처리 및 데이터베이스 시스템은 복수의 항공에 대한 여행 추천을 식별하는 글로벌 분배 시스템으로 구현된다. 본 발명의 실시예는 예상할 수 있는 다수의 여행 추천 중에서 특정 여행 추천을 선택하여, 고객에게 프리젠테이션 또는 디스플레이를 할 수 있도록 여행사와 같은 여행 서비스 공급자에게 여행 추천을 전송할 수 있게 해준다.

여행 서비스 공급자는 여행 서치 질문에 대응하는 여행 추천을 검색할 수 있도록 처리 및 데이터베이스 시스템과 소통(interact)을 한다. 여행 서치 질문은 여행 서비스 공급자의 고객으로부터 나온다. 여행 서치 질문의 데이터로 구현된 기준(예를 들면, 출발지, 종착지, 여행날짜, 예약등급, 등등)에 응답하여, 처리 및 데이터베이스 시스템은 여행 서치 요청의 조건을 충족시키는 저장장치(예를 들어, 메모리)로부터 선-연산된(pre-computed) 여행 추천을 검색한다. 일치하는 여행 추천을 표시하기 전에, 처리 및 데이터베이스 시스템은 하나 이상의 카테고리에 속하는 검색 결과에 포함된 여행 추천을 분류하도록 로직(logic)을 적용한다. 예를 들면, 여행 서치 질문에 의해 리턴된 여행 추천은, 최저가의 여행 추천 카테고리에 속하는 것으로 또는 가장 빠른 여행 추천 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있다.

적어도 하나의 카테고리 내의 여행 추천은, 순위가 매겨질 수 있고 또는 순위에 기초하여 분류될 수 있으며, 그 후 분류된 카테고리가 특징이 되는 서브세트(subset)에 포함될 수 있다. 각각의 서브세트는 순위 조건에 의해 분류된 대응하는 카테고리에 주어진 수의 여행 추천(예를 들어, 상위 N 순위의 여행 추천)을 포함한다. 분류하고 선택적으로 순위까지 매긴후에, 각 카테고리에 대한 여행 추천은 여행 서비스 공급자에게 전달되고, 이는 여행 서비스 공급자를 통해서 특징적인 결과로서 고객에게 디스플레이될 수 있다. 특징적인 결과는 여행 서비스 공급자를 통해서 예를 들어 디스플레이 상에서 볼 수 있는 웹페이지에서 고객에게 제시될 수 있고, 카테고리 내에서 특별한 선택을 할 수 있도록 하는 초청이 동반된다. 예를 들어, 다수의 카테고리 중 각각의 카테고리에 대하여 하나의 여행 추천이 선택될 수 있고, 이 그룹의 여행 추천은 동시에 여행 서치 공급자에 의해 고객에게 제시될 수 있다.

고객에게 표시되는 선택권을, 있을 수 있는 모든 여행 추천 보다 적은 수로 제한함으로써, 더 높은 가치를 갖는 결과를 여행 서비스 공급자의 고객에게 보다 더 잘 표시할 수 있다. 고객에게 너무 많은 선택권이 주어짐으로써 혼란을 겪는 문제가 없고, 여행 서비스 공급자와 접속하고 있는 여행자는 수백개의 여행 추천을 샅샅히 살펴볼 필요가 없다. 서치 결과를 처리함으로써 적절한 로직에 기초하여 바람직하지 않은 여행 추천을 제거할 수 있고, 따라서 호감이 덜 가는 여행 추천을 없앨 수 있다.

고객에게 표시되거나 제시되는 여행 추천을 분류하여 순위를 매김으로써, 서치 결과를 선택하는 공식 또는 알고리즘의 작업은 덜 명료해진다. 또한, 향후의 서치 결과에 대한 선택 알고리즘의 성능은 "자동 습득"(auto learning) 또는 시스템을 통해 접속할 수 있는 데이터베이스에 저장된 고객의 과거의 행위와 관련된 다양한 데이터에 기초하는 예측방법에 의해 개선될 수 있다. 제공하는 여행 추천에 있어서 고객의 신뢰를 더욱 향상시키기 위해, 본 발명의 실시예는 또한 고객에게 확신의 근거를 제공할 수 있는 신뢰의 지표로서, 각각의 제안 "신뢰도 스탬프"(credibility stamp)를 부여할 수 있다.

여행 추천 서치 결과의 관련성에 점수를 매기거나 순위를 정할 때, 처리 및 데이터베이스 시스템은 고객의 과거의 선택을 고려할 수 있다. 특정 항공 여행과 관련하여, 서치 결과는 적어도 부분적으로 과거의 고객에 대한 종래의 판매 데이터, 과거의 고객에 대한 예약 데이터, 과거의 고객에 대한 표 데이터, 유사한 항공편에 대한 수요 데이터와 같은 시장정보에 기초하여 공공적으로 및 개인적으로 협정된 등급 데이터 베이스로부터 얻을 수 있다. 예를 들어, 특정 출발지와 종착지 사이에서 항공편을 찾고 있는 고객 또는 여행사는, 항공편을 예약 및/또는 티켓팅하고자 하는 현재의 시스템 사용자에게 어느 항공편이 가장 관심이 있고 또한 관련성이 있는지에 관한 통찰력을 제공하는 선택 패턴을 보여줄 수 있었을 것이다.

유사한 세트의 서치 파라미터를 가지고 서치를 요청하는 고객이 선택할 것 같은(즉, 과거 기록에 비추어서 비교적 가능성이 높은) 항공편에 대한 히스토리를 사용하여, 항공편 서치 결과를 분류하고 여행 추천의 수를 줄여서 고객에게 제시할 수 있다. 과거 기록에 비추어 고객이 선택할 가능성이 적은(즉, 비교적 가능성이 낮은) 항공편은 표시되는 결과에서 필터링을 통해 제외시킴으로써, 시각적으로 불필요한 정보를 줄이고, 특징적인 결과로서 보다 다루기 쉬운 세트의 여행 추천을 고객에게 제공할 수 있다.

카테고리는 특징적인 결과로서 과거의 고객에게 가장 인기가 있는 여행 추천, 특징적인 결과로서 전반적으로 가장 빠르거나 가장 짧은 여정을 갖는 여행 추천, 특징적인 결과로서 여행 서비스 공급자가 하나 이상의 선택된 항공사와 협상한 독점적인 제안의 일부인 여행 추천, 특징적인 결과로서 가장 싼 여행 추천, 특징적인 결과로서, 요청된 여행일자, 출발지 및 목적지에 대하여 모든 배급업자에 있어서 가장 최근에 부킹된 여행 추천 및/또는 특징적인 결과로서 여행 서비스 공급자에 의해 지원을 받는 여행 추천을 디스플레이하는 것을 포함할 수 있다.

다른 실시예로서, 결정하는 것을 도모하기 위해 특징적인 결과와 함께 고객에게 디스플레이하도록, 자격 플래그(qualification flag) 또는 긴박감 지시자(sense-of-urgency indicator)를 처리 및 데이터베이스 시스템으로부터 여행 서비스 공급자에게 전달할 수 있다. 긴박감 지시자는 특징적인 결과 내의 하나 이사으이 항공 일정표의 인기를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 처리 및 데이터베이스 시스템에 의해, 특정 항공 일정을 부킹한 다수의 여행자가 있다는 표시를, 고객에게 디스플레이하기 위한 여행 서비스 공급자에게 긴박감 지시자로서 전송할 수 있다. 또는, 처리 및 데이터베이스 시스템은, 한 항공 또는 비슷한 항공에 대하여 가장 최근의 표가 부킹되었던 때를 나타내는 시간 스탬프를, 고객에게 디스플레이하기 위한 여행 서비스 공급자에게 긴박감 지시자로서 전송할 수 있다. 또는, 처리 및 데이터베이스 시스템은, 항공 여행에 대하여 현재 이용가능한 좌석이 얼마나 있는지를 나타내는 경고 표시를, 고객에게 디스플레이하기 위한 여행 서비스 공급자에게 긴박감 지시자로서 전송할 수 있다. 처리 및 데이터베이스 시스템은 또한, 복수의 긴박감 지시자를 동시에 리턴시켜 고객에게 디스플레이되도록 할 수 있다.

본 발명의 실시예는 특징적인 결과로서 여행 추천과 관련된 특징적인 결과를 다룰것인데, 특징적인 결과는 또한 관련 운임 또는 요금을 갖고 있지 않은 여행 방안에 기초할 수 있다. 특징적인 결과를 나타낼 때, 본 문서에서는 포괄적인 용어로서 결과라는 용어를 사용할 수 있다.

도 1을 참고하여 본 발명의 실시예에 의하면, 예로 든 처리 및 데이터베이스 컴퓨터 시스템(10)은 연산 플랫폼(12), 여행 서비스 공급자에 의해 관리되고 고객의 여행 서치 질문을 수신하는 클라이언트 플랫폼(14) 및 서치 플랫폼(16)을 포함한다. 플랫폼(12, 14, 16)은 네트워크(18)를 통해 서로 통신하도록 작동한다. 연산 플랫폼(12)은 프로세서(20), 메모리(26), 및 대용량 저장장치(32), 네트워크 인터페이스(38) 및 휴먼-머신 인터페이스(HMI)(50)를 포함할 수 있다. 클라이언트 장치 또는 플랫폼(14)은 프로세서(21), 메모리(27), 및 대용량 저장장치(33), 네트워크 인터페이스(39) 및 휴먼-머신 인터페이스(HMI)(51)를 포함할 수 있다. 서치 플랫폼(16)은 프로세서(22), 메모리(28), 및 대용량 저장장치(34), 네트워크 인터페이스(40) 및 휴먼-머신 인터페이스(HMI)(52)를 포함할 수 있다.

각각의 프로세서(20-22)는 마이크로프로세서, 마이크로-콘트롤러, 디지털 신호 프로세서, 마이크로컴퓨터, 중앙처리유닛, 전계 프로그래밍가능한 게이트 어레이, 프로그래밍가능한 논리 디바이스, 상태 기계, 논리 회로, 아날로그 회로, 디지털 회로 및/또는 연관된 플랫폼 메모리(26-28)에 저장된 동작 명령에 기초하여 신호(아날로그 및/또는 디지털)를 조작하는 임의의 다른 장치로부터 선택된 하나 이상의 처리 회로를 포함할 수 있다.

각각의 메모리(26-28)는 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM), 플래시 메모리, 캐시 메모리 및/또는 디지털 정보를 저장할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함하는 복수의 대용량 메모리 장치 또는 단일 대용량 메모리 장치를 포함할 수 있으며, 다만 이들로 제한되지는 않는다. 각각의 대용량 저장 장치(32-34)는 하드 드라이브, 광 드라이브, 테이프 드라이브, 비-휘발성 솔리드 스테이트 디바이스 및/또는 데이터베이스 구조(36, 37)와 같은 데이터를 저장할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함하는 복수의 대용량 저장 장치 또는 단일 대용량 저장 장치를 포함할 수 있으며, 다만 이들로 제한되지는 않는다.

네트워크 인터페이스(38-40)는 유저 데이터그램 프로토콜/인터넷 프로토콜(UDP/IP) 및/또는 전송 제어 프로토콜/인터넷 프로토콜(TCP/IP)과 같은 네트워크(18)를 통해 통신하는 하나 이상의 적절한 통신 프로토콜을 사용할 수 있다. 네트워크 인터페이스(38-40)는 유선 링크, 예를 들어 IEEE 802.3(이더넷) 링크, 무선 네트워크 프로토콜을 사용하는 무선 링크, 예를 들어 802.11(Wi-Fi) 링크, 또는 하드웨어 플랫폼(12, 14, 16)을 통해 네트워크(18)와 인터페이싱할 수 있는 임의의 다른 적절한 링크를 통해 네트워크(18)에 연결될 수 있다. 네트워크(18)는 복수의 상호 연결된 네트워크, 예를 들어 하나 이상의 로컬 액세스 네트워크(LAN), 광역 액세스 네트워크(WAN) 및/또는 공중 네트워크, 예를 들어 인터넷을 포함할 수 있다.

각 프로세서(20-22)는 각 플랫폼(14, 16, 18)의 대응하는 메모리(26-28)에 상주할 수 있는 각 운영 시스템(44-46)의 제어 하에 동작할 수 있다. 운영 시스템(44-46)은 각 플랫폼(14, 16, 18)의 컴퓨터 자원을 관리하여, 메모리(26-28)에 상주하는 하나 이상의 컴퓨터 소프트웨어 애플리케이션(54-57)으로 구현되는 컴퓨터 프로그램 코드는 프로세서(20-22)에 의해 실행되는 명령을 구비할 수 있다. HMI(50-52)는 알려진 방식으로 각 하드웨어 플랫폼(12, 14, 16)의 프로세서(20-22)에 동작가능하게 연결될 수 있다. HMI(50-52)는 출력 장치, 예를 들어 영숫자 디스플레이, 터치 스크린 및 다른 시각적 지시자, 및 입력 장치 및 제어부, 예를 들어 영숫자 키보드, 포인팅 디바이스, 키패드, 푸시버튼, 제어 노브(control knob) 등, 오퍼레이터로부터 커맨드 또는 입력을 수신하고 입력된 입력을 프로세서(20-22)에 송신할 수 있는 장치를 포함할 수 있다.

도 2를 참고하면, 처리 및 데이터베이스 시스템(60)은 서치 플랫폼(16)의 실시예를 나타내는 서치 플랫폼(62) 및 연산 플랫폼(12)의 실시예를 나타내는 연산 플랫폼(64)을 포함한다. 처리 및 데이터베이스 시스템(60)을 포함하는 도 2에 도시된 기능은 시스템 플랫폼(12)에 의해 호스팅되는 하나 이상의 서치 애플리케이션(54, 55) 및/또는 네트워크 또는 다른 통신 매체를 통해 연결된 별개의 하드웨어 플랫폼에서 실행되는 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 연산 플랫폼(64)은 캐시 관리자 모듈(68), 가격 책정 엔진 플러그인(65) 및 요금 서치 엔진 플러그인(66)을 포함한다. 캐시 관리자 모듈(68)은 서치 플랫폼(62) 및 플러그인(65, 66)으로부터 오는 재-연산 오더를 관리하고, 연산된 데이터베이스 질문 결과를 사용자 플랫폼(14)에서 오는 여행 서치 질문에 반응하여 사용하기 위한 서치 플랫폼(62)으로 리턴한다. 연산 플랫폼(64)에 의해 연산된 연산은 최종 사용자에 의해 서치 플랫폼(62)에 이루어진 여행 서치 요청과 동기화되지 않는다(즉, 연산 플랫폼(64)의 연산은 서치 플랫폼(62)에 도달하는 최종 사용자 요청으로부터 독립적으로 이루어짐). 서치 플랫폼(62)은, 예를 들어 클라이언트 플랫폼이 최종 사용자로부터 여행 서치 요청을 수신하였을 때 클라이언트 플랫폼(14)에 통신할 것을 예상하여, 미리 연산된 질문 결과와 특징적인 결과를 저장한다.

연산 플랫폼(64)은 주어진 시간 프레임 내에서 다수의 여행 추천을 연산하여 미리 연산된 데이터로서 여행 추천을 서치 플랫폼(52)에 제공하도록 구성되어 있다. 연산은, 외부 자원으로부터 연산 플랫폼(64)에 전송된 배취 재-연산 명령에 의해 촉발(trigger)된다. 요금 서치 엔진 플러그-인(66)은 계속적으로 실행되어 최저 요금을 갖는 여행 옵션이 연산 플랫폼(64)에 의해 끊임없이 업데이트되고 서치 플랫폼(62)에서 리프레쉬(refresh)된다. 한 실시예에서, 서치 플랫폼(62)에 저장된 여행 추천은 실시간 또는 거의 실시간으로 요금 가격을 반영할 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로서, 상이한 스케줄에 따라 재-연산된 데이터베이스 질문 결과를 업데이트하기 위해, 지능적인 접근법을 사용할 수 있다. 또한, 최적의 가격을 연산하도록 연산 플랫폼(64)에 의해 시장 지능 데이터(market intelligence data)(예를 들어, 인기)를 사용할 수 있다.

대표적인 연산 플랫폼이 2011년5월20일에 출원된 미국특허출원 제13/113,008호에 개시되어 있고, 그 전체가 본원에 참조로 포함된다. 대표적인 서치 플랫폼이 2011년7월18일에 출원된 미국특허출원 제13/185,417호에 개시되어 있고, 그 전체가 본원에 참조로 포함된다. 재연산 명령이 외부에서 (예를 들어, 현재 그러하듯이 매24시간마다) 생성될 수 있고, 또는 연산 플랫폼의 캐시 관리자가 저장된 결과가 부정확해졌을 가능성에 기초하여 서치 결과를 언제 재연산할지에 대하여 "지능적인"(intelligent) 결정을 할 수 있다. 지능적인 업데이트를 제공하는 대표적인 외부 재-연산 트리거 플랫폼은, 2012년8월14일에 출원된 미국특허출원 제13/585,286호에 개시되어 있고, 그 전체가 본원에 참조로 포함된다. 대표적인 연산 플랫폼, 대표적인 서치 플랫폼 및 대표적인 재-연산 플랫폼은 또한 2012년11월6일에 출원된 미국특허출원 제13/669,993호에 개시되어 있고, 그 전체가 본원에 참조로 포함된다.

미리-연산되지 않았거나 최근에 업데이트되지 않은 데이터를 요구하는 독특한(unique) 일정을 포함하는 서치 요청에 대하여, 가격 책정 엔진 플러그-인(65)은, 캐시 관리자 모듈(68)의 내부 요청이 있을 때 독특한 가격을 연산하도록 연산 플랫폼(64)에 의해 사용될 수 있다. 그 후, 독특하게 가격책정된 일정이 서치 플랫폼(62)에 제공될 수 있다.

연산 플랫폼(64)의 가격 책정 엔진 플러그-인(65) 및 요금 서치 엔진 플러그-인(66)은 항공편과 관련된 데이터를 포함하고 있는 하나 이상의 데이터베이스와 통신하도록 작동할 수 있고, 이러한 데이터베이스로서는 예를 들어 TAOC(Travel Agency Originating Commission) 수수료 데이터베이스(70), 항공편 요금 데이터베이스(72), 항공편 스케줄 데이터베이스(74) 및 항공편 이용가능성 데이터베이스(75)가 있다. TAOC 수수료 데이터베이스(70)는 TOSS 오퍼레이터와 미리-존재하는 관계를 가지는 온라인 여행사에 의해 채워진 보조 서비스에 관한 정보를 포함할 수 있다. 요금 데이터베이스(72)는 공시(published)되고 협상된 요금, 예를 들어, 공시된 항공사 요금 및 여행사에 의해 협상된 요금을 포함할 수 있다. 유사하게, 스케줄 데이터베이스(74)는 항공편 스케줄을 포함할 수 있고, 항공편 이용가능성 데이터베이스는 항공편 및/또는 항공편의 빈 좌석의 이용가능성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 각각의 데이터베이스(70, 72, 74, 75)는 처리 및 데이터베이스 시스템(60) 내에서 액세스가능하지만 시스템(60)의 외부로부터 도달할 수 없는 전용(proprietary) 데이터를 포함하는 기록을 포함할 수 있다. 각각의 데이터베이스(70, 72, 74, 75)는 일반 대중이 접근할 수 있는 데이터베이스로부터 이용가능한 데이터를 더 포함할 수 있다. 데이터베이스(70, 72, 74, 75) 중 2개 이상은 단일 데이터베이스, 예를 들어 스케줄 데이터베이스(74) 및 항공편 이용가능성 데이터베이스(75)에 통합될 수 있다.

여행 서치 질문을 미리-연산하기 위해, 요금 서치 엔진 플러그-인(66)(다수의 여행일정을 한번에 처리함) 및/또는 가격 책정 엔진(65)(한번에 하나의 여행일정을 처리함) 중 하나 이상은, 데이터베이스(70, 72, 74, 75)에 질문하여 최적가 서치 프로세스를 수행하고, 그 서치 결과를 전달한다. 본 발명의 실시예에서, 연산 플랫폼(64)의 플러그-인(65, 66)은 서치 요청에서 서치 항목과 매칭하는 항공편의 가격, 이용가능성 및 스케줄 데이터를 포함하는 결과를 리턴한다. 각각의 서치 결과의 세트는 출발지/목적지 및 여행 날짜에 기초할 수 있다.

여행 추천의 인기, 마지막 부킹 날짜 및/또는 마지막 시간 스탬프 인덱싱 기능을 결정하는 것을 돕기 위해, 캐시 관리자(68)는 마지막 부킹 날짜/시간스탬프(Last Booking Date/Timestamp: LBDT) 데이터베이스(80)와 통신하도록 동작할 수 있다. LBDT 데이터베이스(80)는 과거의 시스템 사용자가 부킹했던 여행 추천에 관한 이력 데이터를 포함하는 하나 이상의 전용 데이터베이스를 유지 및/또는 이 전용 데이터베이스에 액세스할 수 있다. 도 2에 도시된 예에서, LBDT 데이터베이스(80)는 부킹 정보 데이터베이스(82), 전용 티켓팅 데이터베이스(84) 및 시장 및/또는 비지니스 지능 데이터베이스(86)를 포함할 수 있다. 부킹 정보 데이터베이스(82)는 처리 및 데이터베이스 시스템(60)을 통해 사용자가 수행하는 여행 부킹에 대한 모든 PNR(Passenger Name Record) 데이터를 포함할 수 있다. 전용 티켓팅 정보 데이터베이스(84)는 여행 부킹 시스템을 통해 판매된 모든 티켓에 관한 데이터를 포함할 수 있다. 전용 부킹 정보 데이터베이스(82) 및 전용 티켓팅 정보 데이터베이스(84)에 있는 데이터는 추천이 부킹되고 부킹된 것이 티케팅될 때 처리 및 데이터베이스 시스템(60)에 의해 캡처된 데이터일 수 있다. 이 데이터는 처리 및 데이터베이스 시스템(60)의 외부에 있는 시스템에서는 직접 이용할 수 없는 데이터일 수 있다. 시장 및/또는 비지니스 지능 정보 데이터베이스(86)는, 예를 들어, 여행사, 항공사 및/또는 다른 여행 부킹 시스템에 의해 동작될 수 있는, 전체적으로 액세스가능한 모든 PNR 데이터베이스의 목록(inventory)을 포함할 수 있다.

연산 플랫폼(64)에 의해 특징적인 결과를 결정하는 것은 아래에서 설명하도록 한다.

서치 플랫폼(62)은 서치 연산 플랫폼(64)으로부터 수신한 특징적인 결과 및 서치 결과를 인덱싱 및/또는 저장하는 여행 솔루션 스마트 인덱스(Travel Solutions Smart Index: TSSI)(76)를 포함한다. 인덱스(76)는 내부 메모리 저장매체(도시 안됨)를 포함할 수 있다. 서치 결과 및 특징적인 결과는 캐시 관리자(68)에 의해 인덱스(76)에 제공될 수 있고, 캐시 관리자는 가격 책정 엔진 플러그-인(65) 및 요금 서치 엔진 플러그-인(66)에 의해 리턴된 데이터베이스 질문 결과를 관리한다. 캐시 관리자(68)는 LBDT 데이터베이스(8)로부터 서치 플랫폼(62) 내의 데이터를 정기적으로 리프레쉬하여, 부킹, 티켓팅 및 시장 및/또는 비지니스 지능 데이터를 업데이트할 때, 인덱스(76)에 있는 데이터를 예를 들어 실시간 또는 거의 실시간으로 현재상태로 유지한다.

예를 들어 최종 사용자로부터의 여행 서치 요청에 응답하기 위한, 서치 플랫폼(62)과 클라이언트 플랫폼(14) 사이의 특징적인 결과 트랜잭션(79)은, 여행 솔루션 스마트 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과를 심문하여, 하나 이상의 카테고리 각각에서 하나 이상의 선택된 결과를 결정할 수 있고, 선택된 결과는 주어진 주요 서치 카테고리에 대해 이용할 수 있는 "최상의" 또는 "최고의" 선택을 나타낸다. 트랜잭션(79)은 최종 사용자에게 프리젠테이션 및 디스플레이하도록 클라이언트 플랫폼(14)에 특징적인 결과를 전송한다. 저장된 데이터는 정기적인 간격으로 재-계산 및/또는 리프레쉬되어, 이용가능한 가장 최근의 부킹 및 티케팅 데이터에 따라 서치 결과의 순위가 매겨진다. 서치 결과 데이터를 호스트하고 인덱스하는 처리 및 데이터베이스 시스템(60) 내에 로컬 데이터베이스를 제공함으로써(서치 플랫폼(62)에서의 내부 메모리 저장매체일 수 있음), 인덱스(76)는 사용하여 서치 요청에 대한 상대적으로 빠른 반응시간을 최종 사용자에게 제공한다. 따라서, 시스템 사용자가 서치 요청을 할 때마다 외부 데이터베이스로부터 여행 추천 정보를 검색해야만 하는 시스템과 비교하여, 인지되는 시스템의 성능이 더욱 개선될 수 있다.

여행 서비스 공급자는 고객으로부터 조회에 응답하여 여행 추천을 서치하도록, 웹사이트를 통해 서치 플랫폼(62)과 상호작용할 수 있다. 일반적으로, 웹사이트는 보통 공통 서버에 위치되고, 정보 집합체로서 준비되어 유지되는 상호 연결된 웹 페이지의 집합이다. 여행 서비스 공급자로부터 수신한 여행 서치 질문에 응답하여, 특징적인 결과 트랜잭션은 디스플레이 기능부(78)로 제공될 수 있고, 이 기능부는 특징적인 결과를, 요청하는 개체에 대한 디스플레이에 판독가능한 포맷으로 제공할 수 있다. 요청하는 개체는 여행사 웹사이트, 여행 추천 부킹 애플리케이션(56), 또는 시스템 사용자 또는 고객이 여행 추천을 서치하고 부킹하는데 사용할 수 있는 임의의 다른 애플리케이션일 수 있다. 디스플레이 기능부(78)는 외부 자원 또는 애플리케이션, 예를 들어 여행 추천 부킹 애플리케이션(56), 웹서버 애플리케이션(미도시) 또는 임의의 다른 적절한 애플리케이션에 의해 처리 및 데이터베이스 시스템(60)에 대한 인터페이스로 사용되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 제공할 수 있다.

특징적인 결과, 인덱싱 및/또는 순위매김 공식을 선택하기 위해 서치 결과 선정을 전개하는 경우, 과거의 여행 추천 선택 데이터를 미리 분석할 때에 모든 가능한 데이터 자원 및 데이터 유형을 고려할 수 있고, 하나 이상의 공식, 알고리즘, 규칙 및/또는 기준을 적용할 수 있다. 이러한 분석에 기초하여, 여행 추천 특성은 고객 선택에 대한 효과 또는 이와의 상관성에 기초하여 선택될 수 있다. 분석된 여행 추천 데이터는 일부 파라미터를 예를 들면 티켓 가격, 여행 시간, 항공사 및 해당 여행 추천이 부킹된 횟수를 포함할 수 있으나 이들로 제한되지 않는다. 예로서, 여행 추천이 과거에 부킹된 횟수를 사용하여, 여행 추천 분류의 카테고리를 형성하고, 이 카테고리 또는 다른 상이한 카테고리에 있는 서치 결과에 대하여 순위를 매길 수 있다. 시스템은, 부킹된 추천 또는 추천들을 더 낮은 선택 비율로 부킹되거나 부킹되지 않은 다른 대안적인 여행 추천과 구별할 수 있는, 모든 가능한 기준을 한정할 수 있다. 예를 들어, 항공편 부킹 비율은 항공편 지속시간, 출발 시간, 리턴 시간, 중간기착의 수, 총 가격, 항공사, 출발 공항, 도착 공항, 주중 중 출발일, 주중 복귀일, 출발 날짜, 복귀 날짜 등등에 관련될 수 있다. 이들 여행 추천 특성을 각각 조합하여, 대응하는 여행 추천이 선택된 빈도와 관련되는 복합적인 값을 결정할 수 있다. 결국, 이 값은 추천 옵션 서치의 특징적인 결과를 선택하는데 사용되는 여러 값 중 하나일 수 있다.

부킹된 여행 추천을 구별하는데 사용되는 카테고리는 전술된 리스트 중 어느 것으로 제한되지 않고, 여행 추천을 특징으로 하는 임의의 기준을 포함할 수 있다. 시스템은 데이터 세트를 분석하고, 이 분석에 기초하여 관련 카테고리를 선택할 수 있다. 이 분석은 데이터 세트의 상이한 치수를 고려하여, 각 데이터 포인트(point)에 이용가능한 데이터의 양에 따라 등급(rating)을 밸런싱할 수 있다. 주어진 데이터 포인트에 충분한 데이터가 없는 경우, 프로세스는 상당한 양의 데이터에 의해 변수를 표현할 때까지 이 변수를 추출하거나 내삽할 수 있다. 선택된 카테고리는 서치 결과에 적용되어 특징적인 결과로서 시스템 사용자에게 어떤 결과를 제시할지를 결정할 수 있다. 카테고리 조합에 영향을 미치는 것을 그룹화하여, 시스템 사용자에 제공되는 제안된 여행 추천을 선택함에 있어서 다양성을 제공할 수 있다.

아무런 처리를 하지 않은(raw) 미리-연산된 질문 또는 서치 결과를 필터링하여, 프로세스의 미리-연산하는 단계를 수행하는 중에 결과의 수를 줄일 수 있다. 제1 필터는 N개의 가장 인기 있는 결과, N개의 가장 빠른 결과 등등에 대응하는 N개의 결과를 보유한다. 카테고리에 대하여 N개의 결과를 유지하는 한 가지 이유는, 프로세스의 나머지 과정 중에, 일부 결과가 체크를 하지 못하고 이용가능성이 없거나 적격성이 없거나 아니면 기타 다른 이유로 인해서 버려지게되기 때문이다. 프로세스 초기에 N개의 결과가 존재하게 되면, (통계적으로) 체크를 적용한 후에 적어도 하나의 결과를 보유하는 것을 보장할 수 있다. 카테고리화하는 동안 제2 필터를 효과적으로 적용하여, 분류작업을 하게 된다. 예를 들어, 체크 후의 초기의 N개로부터 남아있는 가장 인기있는 결과 중에서, 이 카테고리에 대하여 특징적인 결과로서 가장 인기있는 결과를 선택한다. 다른 예로서, 체크후의 초기의 N개의 결과로부터 남아 있는 가장 빠른 결과 중에서, 이 카테고리에 대한 특징적인 결과로서 가장 빠른 결과를 선택한다.

미리-연산된 여행 서치 질문 결과를 분류하기 위해 연산 플랫폼(64)이 사용하는 카테고리는, 다음과 같은 카테고리를 포함할 수 있는데, 이 카테고리에 제한되는 것은 아니다.

가장 빠름 - 연산 플랫폼(64)은 미리 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여 각각의 출발지/목적지 및 날짜에 대하여 최단 운송 시간을 갖는 여행 추천을 결정한다. 이러한 결정을 하는 중에, 가장 빠른 여행 추천부터 가장 느린 여행 추천까지 운송 시간에 따라, 결과를 구성하게 되는 여행 추천을 분류할 수 있다. 이러한 카테고리를 분류하는 지표로서 사용되는 경과 시간은 추천에 대한 항공편 시간 및 항공편들을 연결시키는 지상(ground) 시간을 합산한 값을 포함할 수 있다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 한 실시예로서, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대한 최단 운송 경과시간을 갖는 하나의 여행 추천만이 지정될 수 있고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 가장 빠른 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다. 또 다른 방법으로서, 다중 여행 추천을 추가로 분류하도록, 제2의 순위, 예를 들면 비용 또는 인기도를 제2 인자(factor)로서 사용할 수 있다.

인기 - 연산 플랫폼(64)은 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여, 과거의 고객 사이에서 가장 인기있는 여행 추천을 결정할 수 있다. 대표적인 실시예로서, 과거의 고객들이 가장 자주 부킹했던 경우 또는 가장 자주 티켓팅이 이루어진 경우에 기초하여, 결과를 구성하게 되는 여행 추천의 인기도를 결정할 수 있다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 한 실시예로서, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대한 가장 인기 있는 하나의 여행 추천만이 지정될 수 있고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 가장 인기있는 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다.

이 카테고리는, 전세계적인 부킹 또는 티켓팅, 미리 한정된 시장에서만의 부킹 또는 티켓팅 또는 판매점에서만의 부킹 또는 티켓팅과 같은, 컴파일된 부킹 및 티켓팅 데이터에 대해 상이한 입도(granularity) 레벨을 사용할 수 있다. 입도 레벨을 조합하여, 복합 인기 등급을 생성할 수 있다. 인기 카테고리는 상대적으로 최근에 이루어진 부킹 또는 티켓팅에 기초할 수 있고, 이는 고객의 행위를 보다 잘 캡처함에 있어서 중요하게 고려될 수 있다. 예를 들어, 과거에(예를 들어 6개월 전) 추가로 이루어진 부킹 또는 티켓팅에 대하여 최근에(예를 들어 이틀 전) 이루어진 부킹 또는 티켓팅과 동일한 가중치를 부여한다는 사실을 반영하도록, 인기 가중 계획을 사용할 수 있다. 가장 인기있는 추천을 결정하기 위해 부킹 또는 티켓팅 대신에 여행 서치 질문을 사용하는 경우, 동일한 논리를 적용할 수 있다. 이 카테고리 내의 다중 여행 추천들은 카테고리에 의해 제공된 분류를 엄격히 사용하여(즉, 가장 인기있는 여행 추천으로부터 가장 인기없는 추천까지) 디스플레이를 위해 분류되거나, 또는 디스플레이를 위한 특징적인 결과의 자격을 갖추도록, 다른 제2의 인자, 예를 들어 여행자-희망 루트, 캐리어, 스케줄 및/또는 비용과 조합하여 분류될 수 있다.

독점 - 연산 플랫폼(64)은 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여 제휴 여행사에 의해 하나 또는 여러 항공사와 협상된 보조 서비스를 포함하는 여행 추천을 결정할 수 있다. 보조 서비스의 예로서 여행자에게 독점적인 추가 서비스가 있는데, 예를 들어 보충 라운지 액세스, 업그레이드된 식사 및/또는 좌석 업그레이드와 같은 것이 있다. 제휴 여행사는 처리 및 데이터베이스 시스템(60)에 대하여 액세스가 제공된 하나 이상의 선택된 여행사일 수 있다. 대표적인 실시예로서, 과거의 고객들이 가장 자주 부킹했던 경우 또는 가장 자주 티켓팅이 이루어진 경우에 기초하여, 결과를 구성하게 되는 여행 추천의 인기도를 결정할 수 있다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 한 실시예로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대하여 협상된 보조 서비스를 포함하는 오직 하나의 여행 추천만이, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서 지정되고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다. 이러한 보조 서비스에 첨부된 항공사의 요금에 매칭하는 최저가의 추천에 기초하여, 즉, 여행 추천의 총 비용 및/또는 관련 항공요금에만 기초하여, 디스플레이용으로 이 카테고리 내에서 여러개의 여행 추천이 열거될 수 있다. 분류를 위해서 다른 제2 인자, 예를 들면 인기도가 사용될 수 있다.

최저가 - 연산 플랫폼(64)은 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여, 최저가의 여행 추천을 결정할 수 있다. 이러한 결정을 하는데 사용되는 비용으로서, 공시된(published) 요금 및 하나 이상의 항공사와 참여 여행사 사이에서 협상된 개인(private) 요금을 고려할 수 있다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 한 실시예로서, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대한 단 하나의 최저가의 여행 추천만이 지정될 수 있고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 최저가 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다. 다른 실시예로서, 각각의 여행 추천의 가격을 요금 대신에 사용할 수 있다. 요금이 동일하게 책정된 여행 추천들의 경우, 예를 들어 앞서 기술한 "인기" 카테고리와 관련하여 설명한 인기도에 기초하여, 여행 추천은 디스플레이용으로 열거될 수 있다.

최근 부킹 - 연산 플랫폼(64)은 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여 가장 최근에 부킹된 여행 추천을 결정한다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 한 실시예로서, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대하여 가장 최근에 부킹된 단 하나의 여행 추천만이 지정될 수 있고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 가장 최근에 부킹된 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다. "최근 부킹" 카테고리는 부킹의 상대적인 최신성(recency)에 기초하여 결정된다. 여행사의 특정 고객이 과거와 동일하거나 비슷한 여행-예를 들어, 즉 출발지와 도착지가 동일한 경우-을 부킹한 경우, "최근 부킹" 옵션은 그 특정 고객이 최근에 선택했던 항공 옵션을 디스플레이할 수도 있고, 또는 그 특정 고객이 과거에 했던 부킹과 동일하거나 비슷하게 편향(bias)될 수 있다.

스폰서를 받음 - 연산 플랫폼(64)은 연산된 데이터베이스 질문 결과를 처리하여 스폰서, 예를 들어 가장 최근에 부킹했던 여행사에 의해 선택된 여행 추천을 결정한다. 카테고리에 대하여 제한된 특정 수의 여행 추천들이 서치 플랫폼(62)에서 인덱스(76)에 저장된다. 이러한 여행 추천은 특정 루트, 캐리어 또는 요금을 포함하고, 스폰서와 여행 추천 제공자 사이에 협상된 거리(deal)에, 예를 들어 항공사가 여행사에 지불하는 높은 커미션에 기초할 수 있다. 한 실시예로서, 이 카테고리에 대한 인덱스(76)에 의해 저장된 특징적인 결과로서, 각각의 여행일자의 출발지/도착지에 대하여 스폰서를 받아 부킹된 단 하나의 여행 추천만이 지정될 수 있고, 이어서 예를 들어 최종 사용자에 의해 시작된 여행관련 서치 질문에 대한 응답으로 특징적인 결과 트랜잭션(79)에서 통신될 수 있다. 다른 방법으로서, 복수의 스폰서를 받아 부킹된 여행 추천(예를 들어, N=5)을 특징적인 결과로서 지정하고 인덱스(76)에 저장할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 서치 결과의 각각의 카테고리("가장 인기있는" 카테고리는 제외)는 관련성의 척도로서 인기 순위에 따라 순위가 결정될 수 있다. 즉, 카테고리 내의 여러개의 상위 결과를, 관련성의 척도로서 인기도와 같은 순위에 따라 분류할 수 있다. 만일 카테고리 내에 식별할 수 없는(예를 들어, 운송시간(가장 짧은)이 동일한 경우 또는 인기도가 동일한 경우) 여러개의 결과가 있다면, 제2 인자 또는 제2 기준을 사용하여(예를 들어, 가격, 인기도, 운송시간, 날짜 등등) 특징적인 결과를 결정한다. 구체적인 예를들면, 분간하기 어려운 복수의 여행 추천 중에서 최저가의 여행 추천이 연산에 의해서 특정되고, 가장 빠른 특징적인 결과의 카테고리에 대하여 특징적인 결과로서 저장될 수 있다. 다른 방법으로서, 필요시에는 또 다른 제2 인자 또는 제2 기준을 사용할 수 있거나, 결과들이 모두 관련성이 있고 구미를 당기는 경우에는 랜덤방식으로 그 결과들 중 하나를 선택할 수도 있다.

이 순위가 매겨진 서브세트로부터 상위 결과 또는 여러개의 상위 결과들이 결과 디스플레이(78)에서 특징적인 결과로서 고객에게 디스플레이될 수 있다. 이런 방식으로, 고객에 제시된 선택사항의 수는 관리가능한 수로 제한될 수 있다. 이러한 제한을 통해서 고객은 선택사항이 너무 많은 경우에 야기되는 근심을 줄일 수 있고, 더 빠르게 스트레스를 덜 받으면서 결정을 할 수 있다.

특정 항공편을 부킹한 과거 고객의 수에 더하여, LBDT 데이터베이스(80)는 특정 여행 일정에 대하여 마지막 티켓이 부킹된 시간, 특정 티켓 옵션에 대하여 남아있는 좌석의 수, 및 특정 기준에 관한 인기, 예를 들어 티켓을 부킹한 여행자의 수 또는 특정 날짜, 시간, 가격, 목적지 등에 대하여 티켓팅된 여행자의 수에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 특징적인 결과는 1년 중의 시간(예를 들어, 여행자가 3월에 항공편을 부킹하는 경우); 출발 위치(예를 들어, 시카고로부터 날아오는 사람이 있는 경우); 가격(가장 값싼 목적지) 또는 임의의 다른 여행 파라미터에 기초하여, 가장 인기는 목적지, 가장 빠른 목적지, 등등을 지도상에 표시될 수 있다.

도 3을 참고로 살펴보면, 흐름도(90)는 본 발명의 일 실시예에 따라 특징적인 결과 선택 알고리즘을 도시한다. 블록(94)에서, 연산 플랫폼(64)에 의해 특징적인 결과의 연산이 촉발된다. 블록(96)에서, 연산 플랫폼(64)은 특징적인 결과를 결정하기 위해 제1 카테고리를 로딩한다. 제1 카테고리는, 최저 경과 시간, 인기도, 독점적인 제안, 비용, 마지막 부킹 및/또는 스폰서쉽을 갖는 여행 추천과 같이, 위에서 논의한 카테고리들 중 하나에 의해 분류된다. 블록(98)에서 연산 플랫폼(64)은 로딩된 카테고리와 매칭하는 처리하지 않은 다수의 서치 결과 중에서 특정 서치 결과를 결정하고, 그 후 블록(100)으로 계속 진행이 이루어진다.

블록(100)에서, 연산 플랫폼(64)은 각각의 카테고리 내의 결과들을 순위를 매겨서, 순서가 정해진 또는 분류된 배열상태를 제공한다. 구체적으로, 각각의 카테고리 내의 서치 결과는 카테고리 분류에 따라, 예를 들어, 가장 빠른, 가장 싼, 인기도가 제일 높은 등등의 순서로, 서로에 대하여 순서가 정해지거나 분류된다. 예를 들어, 경과시간 카테고리 내의 여행 추천은 가장 짧은 것부터 가장 긴 순서로 분류될 수 있고, 비용 카테고리 내의 여행 추천은 가장 싼것부터 가장 비싼 순서로 분류될 수 있고, 인기 카테고리 내의 여행 추천은 인기도에 따라 분류될 수 있고, 이처럼 분류가 이루어진다. 다른 방법으로서, 분류하거나 순서를 정하는 작업은, 예를 들어 각각의 카테고리 내의 특징적인 결과의 인기도와 같이, 제2 인자에 기초하여 이루어질 수 있다.

각 카테고리 내의 상위 N개의 추천을 고려하여, 모든 케이스에 있어서 관련성이 있는 순서로 추천을 리턴하기 위해, 분류하는 작업은 시장 지능 데이터를 이용할 수 있다. 부킹 횟수도 각각의 추천과 관련될 수 있다.

블록(102)에서, 연산 플랫폼(64)은 서치 결과의 모든 카테고리가 브라우징 되었는지 여부를 결정한다. 만일 아니라면(결정 블록(102)의 "아니오"(NO) 브랜치), 연산 플랫폼(64)은 블록(104)으로 진행되어 특징적인 결과를 결정하기 위해 다음 카테고리를 로딩한다. 처리 및 데이터베이스 시스템(60)이 블록(98)으로 리턴되어, 새로 로딩된 카테고리를 사용하여 특징적인 결과 선택 프로세스를 반복한다. 만약 서치 결과 카테고리 모두가 특징적인 결과에 대해 브라우징된 경우에는(결정 블록(103)의 "예"(YES) 브랜치), 연산 플랫폼(64)은 블록(106)으로 진행된다. 블록(106)에서, 긴박감 지시자는 카테고리 내의 각각의 특징적인 결과 또는 결과 그릅에 대하여 결정될 수 있다. 하나 이상의 여행 추천 및 긴박감 지시자는, 연산 플랫폼(64)으로부터 서치 플랫폼(62)으로 전송되어, 장래에 사용하기 위한, 예를 들어 여행 서치 질문 응답하기 위한 특징적인 결과로서 인덱스(76)에 저장된다.

블록(106)에서, 특징적인 결과 및 관련된 긴박감 인자는, 디스플레이 기능(78)을 통해서 서치 플랫폼(62)으로부터 클라이언트 플랫폼(14) 또는 다른 요청 개체로 전송될 수 있다. 특징적인 결과의 통신을 촉발하는 서치 질문은, 서치 플랫폼(14)에 호스팅된 웹 서버 애플리케이션 또는 부킹 애플리케이션(56)에서 나온다. 블록(94)에서, 서치 엔진(64)은 인덱스(76)로부터 서치 결과를 검색한다. 검색을 촉발하는 액션은, 클라이언트 플랫폼(14)의 최종 사용자로부터 나오는 서치 질문일 수 있다. 서치 질문이 인덱스(76)에 인덱싱된 여행 추천과 매칭하지 않는 용어를 포함하는 경우, 연산 플랫폼(64)은 서치 파라미터를 각각의 공식의 데이터 세트 차원(dimension)에 매칭시킴으로써, 연산된 특징적인 결과를 인덱스(76)에 제공할 수 있다.

따라서, 서치 결과 선택 프로세스는, 서치 파라미터를 각각의 공식의 데이터 세트 차원(dimension)에 매칭시킴으로써, 주어진 서치 요청에 하나 이상의 공식을 적용할 수 있고, 각각의 공식은 특정 카테고리에 대응한다. 서치 결과 선택 프로세스는, 각각의 공식에 의해 나온 결과 리스트에 순위를 매기고, 카테고리에서 상위 N개의 결과를 결정할 수 있다. 각각의 공식은 자격 카테고리(qualification category)에 대응하며, 따라서 각각의 제안된 결과는 자격을 갖추게 된다.

각각의 카테고리는, 결과와 함께 긴박감 플래그(sense-of-urgency flag)로서 리턴될 수 있는 자격 플래그(qualification flag)에 연관될 수 있다. 다른 긴박감 플래그가, 각각의 특징적인 결과와 함께 리턴될 수도 있다. 결과 공식은, 정성적(qualitative) 플래그 및 정량적(quantitative) 플래그를 둘다 가질 수 있다. 정량적 공식의 경우, 자격 플래그는 공식과 관련된 특정의 정성적인 기준을 식별하도록 고정될 수 있다. 예를 들어, 플래그는, 이용할 수 있는 추천으로서 가장 싸거나 가장 빠른 여행 추천이 되는 공식의 카테고리를 식별할 수 있다. 정량적인 공식의 경우, 자격 플래그는 수치 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 자격 플래그는 특징적인 결과에서 하나 이상의 여행 추천과 연관된 긴박감 특징으로서 가장 최근에 부킹된 시간에 기초할 수 있는데, 예를 들어 여행 추천은 X 분전에 마지막으로 부킹된 것일 수 있다. 다른 예로서, 자격 플래그는 빈도에 기초할 수 있는데, 이 빈도는 특징적인 결과 내의 각 여행 옵션이 과거에 부킹되어 긴박감 특징으로서 특징적인 결과가 공급된 빈도이다. 또 다른 예로서, 자격 플래그는 특징적인 결과가 공급되는 긴박감 특징으로서 특징 결과에서 각 여행 추천에 대해 목록에 남아있는 좌석의 수를 나타낼 수 있다. 주어진 결과는 다수의 카테고리에 속할 수 있다. 예를 들어, 특정 항공편은 원하는 출발지 및 목적지에 대해 가장 값싸고 가장 빠른 여행 추천일 수 있고, 이 경우에 항공편은 두 카테고리 모두에 속하는 것으로 인덱싱될 수 있다. 서치 결과 자격 프로세스는 각 결과를 플래그(flag)할 수 있고 정량적 결과의 경우에 수치적 값을 조회할 수 있고, 응답은 각 자격 플래그를 포함하는 결과 선택을 포함할 수 있다.

이제 도 4를 참고하면, 예를 들어 모바일 장치(예를 들어 스마트폰)에서 브라우저 애플리케이션에 의해 디스플레이될 수 있는 특징적인 결과 페이지(110)는, 서치 결과 카테고리에 대하여 여행 추천을 각각 제공하는 복수의 윈도우(112a-112f)에서 특징적인 결과를 제공한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 서치 결과 페이지(110)는 6개의 서치 결과 카테고리 윈도우(112a-112f)를 포함하지만, 본 발명의 실시예는 임의의 수의 카테고리 윈도우를 포함할 수 있고, 본 발명은 특정 개수의 카테고리 윈도우로 제한되지 않는다. 각 카테고리에 디스플레이되는 특징적인 결과의 개수는, 임의의 특정 개수로 제한되지 않고, 예를 들어, 특징적인 결과로서 하나의 여행 추천이 될 수도 있다. 대표적인 실시예에서 각각의 카테고리 윈도우(112a-112f)는 특징적인 결과로서 하나의 여행 추천을 포함한다.

특징적인 결과를 디스플레이하는 또 다른 예로서, 사용자가 특정 카테고리를 선택하거나 이 특정 카테고리 위를 맴도는 것에 응답하여, 시스템은 이 카테고리에 대한 추가적인 특징적인 결과를 보여주도록 카테고리 윈도우(112a-112f)를 확장할 수 있다. 따라서, 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 도 4에 도시된 웹 페이지는 특징적인 결과를 디스플레이하는 방식의 한가지 예만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 실시예는 도시된 디스플레이 구성으로 제한되지 않는다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 당업자라면, 도 4의 추천이 대표적인 것이고, 각각의 특징적인 결과를 구성하는 여행 추천들은 다른 카테고리에 대하여 달라질 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 여행 추천은 각각의 다른 카테고리에 대하여 달라질 것이다.

각 카테고리 윈도우(112a-112f)는 서치 결과 분류를 식별하는 카테고리 식별자 플래그(114a-114f), 복수의 카테고리 윈도우(116a-116f, 118a-118f) 및 가격/이용가능성 정보 윈도우(120a-120f)를 포함할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 각각의 카테고리 윈도우(112a-112f)의 여행 추천은, 윈도우(112a-112f) 내의 출발 세그먼트(116a-116f) 및 윈도우(112a-112f) 내의 리턴 세그먼트(118a-118f)를 포함하지만, 다른 수의 여행 추천 및/또는 세그먼트들이 카테고리 윈도우(112a-112f)에 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예는 하나 이상의 세그먼트를 구비하는 편도 트립을 위한 여행 추천을 디스플레이하거나, 또는 하나 이상의 세그먼트를 각각 구비하는 다수의 여행 추천을 디스플레이할 수 있다. 세그먼트 윈도우(116a-116f, 118a-118f)는 항공사 캐리어(124), 출발 위치(126), 도착 위치(128), 지속시간(130), 요금 유형(132) 및 계획된 레이오버 위치(134)와 같은 대응하는 여행 추천에 관한 정보를 포함할 수 있다.

각 가격/이용가능성 정보 윈도우(120a-120f)는 여행 추천에 대한 가격(136a-136f), 여행 추천의 인기도에 기초하여 결정될 수 있는 스타(star) 순위(138a-138f)(다른 방법으로서, 결정시 각각의 여행 추천에 관한 고객의 피드백을 고려할 수도 있음) 및 하나 이상의 긴박감 특징을 포함할 수 있다. 긴박감 특징은 이용가능한 좌석의 수를 나타내는 자격 플래그(140a-140f), 마지막 좌석이 부킹된 시간을 나타내는 자격 플래그(142a-142f), 및/또는 얼마나 많은 여행객들이 여행 추천을 부킹하였는지를 나타내는 자격 플래그(144a-144f)를 포함할 수 있다. 긴박감 특징이 있는 경우에 어느 것을 디스플레이할지 선택하는 것은 자유재량사항이다. 다른 실시예로서, 여행 추천과 함께 단 하나의 긴박감 특징을 디스플레이할 수 있고, 또는 여행 추천과 관련하여 모든 긴박감 특징 보다는 적은 수로 디스플레이 할 수도 있다.

동작시, 항공편을 서치하거나 및/또는 부킹하기를 원하는 고객은 알려진 방식으로 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 또는 스마트폰(또는 스마트폰 애플리케이션) 상에서 웹브라우저를 사용하여 여행사 웹사이트에 접속할 수 있다. 여행사 웹사이트는 클라이언트 플랫폼(14)에 의해 호스팅될 수 있다. 클라이언트는 출발지와 목적지 및 여행날짜를 클라이언트 플랫폼(14)에 입력할 수 있고, 클라이언트 플랫폼은 입력된 정보를 수신하여 서치 플랫폼(62)에 서치 요청을 보낸다. 질문의 서치 파라미터를 수신하는 것에 대한 응답으로, 서치 플랫폼(62)은 입력된 정보에 매칭되는 여행 추천, 및 도 2 및 도 3과 관련하여 앞서 설명한 것처럼 여행 서치 질문에 대응하는 특징적인 결과를 서치할 수 있다. 서치 플랫폼(62)은 서치 결과와 특징적인 결과를 클라이언트 플랫폼(62)에 제공할 수 있다. 요청 애플리케이션은 도 4에 대해 전술된 바와 같이 특징적인 결과 페이지로서 다양한 카테고리의 결과를 디스플레이할 수 있다.

도 5를 참고하면, 웹 페이지(150)는 선택 알고리즘(도 3)에 의해 결정된 특징적인 결과를 디스플레이, 스크린, 모니터 등등에 디스플레이 하도록 구성되어 있다. 도 5에서의 특징적인 결과는 웹 페이지로서 설명하고 있는데, 그렇지 않다면 태블릿 컴퓨터 또는 스마트폰 애플리케이션에 의해서 태블릿 컴퓨터 또는 스마트폰의 스크린에 디스플레이될 수도 있다. 웹 페이지(150)는 컨텐츠(152)를 포함하며, 이 컨텐츠는 사용자의 인터랙션, 정적 이미지, 동적 이미지, 하이퍼링크 등등을 가능하게 하는 제어부를 포함할 수 있다. 웹 페이지(150)의 영역(154)에서, 복수의 카테고리(156, 157, 158, 159)가 디스플레이된다. 각각의 카테고리(156, 157, 158, 159)는, 액션을 수행하도록, 더 구체적으로는 복수의 상이한 카테고리 중에서 하나를 선택하도록 활성화될 수 있는(예를 들어, 포인팅 장치의 커서를 사용할 때 클릭되는) 버튼 또는 제어부이다. 위에서 설명한 선택 알고리즘을 이용하여 결정되고 카테고리(156, 157, 158, 159) 중 선택된 것과 연관된 특징적인 결과를 나타내는 여행 추천(160)은, 영역(154)에 디스플레이된다. 예를 들어, 여행 추천(160)은 카테고리(156)에 대한 특징적인 결과일 수 있다. 여행 추천(160)은 버튼 선택이 변함에 따라 동적으로 변하고, 따라서 각각의 카테고리에 대한 특징적인 결과는 개별적으로 디스플레이될 수 있다. 웹페이지(150)의 사용자가 디스플레이된 여행 추천(160)을 선택할 수 있도록 하여, 여행 추천(160)을 보다 상세히 검색하고, 여행 추천(160)을 부킹하고, 등등의 작업을 할 수 있게 하는, 선택 버튼(162)이 있다.

여행 추천(160)은 카테고리(156)에 대하여 상위 또는 가장 관련성이 높은 추천을 나타낸다. 다른 실시예로서, 카테고리(156, 157, 158, 159) 중 하나가 선택되는 경우, 하나 이상의 여행 추천(160)이 영역(154)에 디스플레이될 수 있다. 웹 페이지(150)를 생성하는 데 사용된 여행 서치 질문은 고객 보다는 여행 서비스 공급자에 의해 공급되고, 그 후 고객이 추가로 검색하도록 고객에게 디스플레이된다. 다시 말하면, 웹 페이지(150)는 고객의 상호작용에 의해 생성되는 것이 아니고, 여행 서비스 공급자가 웹 페이지를 이용하여, 고객이 특징적인 결과를 더 조사하도록 꾀할 수 있다. 여행 추천(160)의 외관 및 정보 컨텐츠는 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비슷하거나 동일할 수 있고, 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비교하여 단순화된 외관 및 정보 컨텐츠를 구비할 수 있고, 아니면, 외관 및 표시되는 정보와 관련하여 다른 외관을 가질 수도 있다.

도 6 내지 도 8과 관련하여, 웹 페이지(170)(도 6)는 컨텐츠(172) 및 제어부(176)를 갖고 있는 서식(174)을 포함하며, 앞서 설명한 선택 알고리즘을 시작시키기 위해 제어부(176)에 의해 서식(174)의 사용자가 여행 서치 질문을 입력할 수 있다. 선택 버튼(176)을 사용하여, 서치 플랫폼(62)에 데이터로서 제어부(176)를 채우고 있는 선택을 보낼 수 있다. 웹 페이지(180)(도 7)를 사용하여, 여행 서치 질문으로부터 서식 사용자에게 특징적인 결과를 제공할 수 있다. 웹 페이지(180)는 컨텐츠(182)와 영역(184)을 포함하며, 영역은 복수의 윈도우(186, 190, 194, 198)를 갖고 있으며, 윈도우에 특징적인 결과가 디스플레이된다. 윈도우(186)는 카테고리(189)에 속하는 여행 추천(187)과 여행 추천(187)에 연관된 선택 버튼(188)을 디스플레이한다. 윈도우(190)는 카테고리(193)에 속하는 여행 추천(191)과 여행 추천(191)에 연관된 선택 버튼(192)을 디스플레이한다. 윈도우(194)는 카테고리(197)에 속하는 여행 추천(195)과 여행 추천(195)에 연관된 선택 버튼(196)을 디스플레이한다. 윈도우(198)는 카테고리(201)에 속하는 여행 추천(199)과 여행 추천(199)에 연관된 선택 버튼(200)을 디스플레이한다. 각각의 카테고리(189, 193, 197, 201)는 다를 수 있고, 바람직하게는 모든 카테고리(189, 193, 197, 201)가 다르다. 여행 추천(187, 191, 195, 199)의 외관 및 정보 컨텐츠는 도 4의 실시예에 표시된 여행 추천과 비슷하거나 동일하고, 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비교하여 단순화된 외관 및 정보 컨텐츠를 구비할 수 있고, 아니면, 외관 및 표시되는 정보와 관련하여 다른 외관을 가질 수도 있다.

웹 페이지(210)는, 도 7의 카테고리(189, 193, 197, 201) 중 하나를 선택함으로써 특징적인 결과의 세트를 제공하는 데 사용될 수 있고, 이는 웹 페이지(180)상의 버튼 및 웹 페이지(210) 상의 상이한 세트의 버튼을 보여준다. 웹 페이지(210)는 컨텐츠(212)와 영역(214)을 포함하며, 영역은 복수의 윈도우(216, 220, 224, 228)을 구비하고 있고, 이 윈도우에서 선택된 하나의 카테고리에 대한 특징적인 결과가 디스플레이된다. 윈도우(216)는 카테고리(189)에 속하는 여행 추천(187)을 디스플레이하고, 또한 여행 추천을 선택하기 위한 선택 버튼(218)을 디스플레이하여, 여행 추천(187), 부킹 여행 추천(187) 등등에 대하여 보다 구체적인 내용을 살펴볼 수 있도록 한다.

여행 추천(187)은 카테고리(189)에 대하여 상위의 또는 가장 관련성이 있는 여행 추천을 나타낼 수 있다. 윈도우(220)는 카테고리(189)에 속하는 다른 여행 추천(221)을 디스플레이하고, 또한 여행 추천(221)을 선택하기 위한 선택 버튼(221)을 디스플레이하여, 여행 추천(221), 부킹 여행 추천(221) 등등에 대하여 보다 구체적인 내용을 살펴볼 수 있도록 한다. 윈도우(224)는 카테고리(189)에 속하는 다른 여행 추천(225)을 디스플레이하고, 또한 여행 추천(225)을 선택하기 위한 선택 버튼(226)을 디스플레이하여, 여행 추천(225), 부킹 여행 추천(225) 등등에 대하여 보다 구체적인 내용을 살펴볼 수 있도록 한다. 윈도우(228)는 카테고리(189)에 속하는 다른 여행 추천(229)을 디스플레이하고, 또한 여행 추천(229)을 선택하기 위한 선택 버튼(230)을 디스플레이하여, 여행 추천(229), 부킹 여행 추천(229) 등등에 대하여 보다 구체적인 내용을 살펴볼 수 있도록 한다. 여행 추천(187, 221, 225, 229)의 외관 및 정보 컨텐츠는 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비슷하거나 동일하고, 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비교하여 단순화된 외관 및 정보 컨텐츠를 구비할 수 있고, 아니면, 외관 및 표시되는 정보와 관련하여 다른 외관을 가질 수도 있다.

웹 페이지(180)에서 버튼과의 상호작용을 통해서, 사용자는 카테고리(189, 193, 197, 201) 중에서 선택된 카테고리로부터 복수의 여행 추천을 동시에 디스플레이할 수 있고, 대표적인 실시예로서 카테고리(189)에 대하여 복수의 여행 추천을 디스플레할 수 있다. 또한, 사용자는 예를 들어, 웹 페이지(201) 상의 카테고리(189, 193, 197, 201)의 버튼을 사용하여, 각각의 카테고리(189, 193, 197, 201)로부터 여러개의 여행 추천을 다중으로 디스플레이할 수 있다.

도 9 및 도 10을 참고하면, 고객은 웹 페이지(240)를 이용하여, 여행 서치 질문을 입력할 수 있다. 특히, 웹 페이지(240)(도 9)는 세계 지도와 같은 지리적 영역을 포함하는 지도 상에, 예를 들어 저장되어 있는 프로필을 통해서 사용자와 연관된 출발지(242)와 복수의 목적지(244, 246)를 디스플레이할 수 있다. 사용자가 목적지(244, 246) 중 하나 또는 나머지를 선택하면, 윈도우(250)(도 10)가 나타나게 되고, 윈도우에서 사용자는 특징적인 결과를 제공받는데, 이는 도 3의 선택 알고리즘이 작동한 결과일 수 있다. 다른 방법으로서, 특징적인 결과는 선택 알고리즘을 이용하여 연산되고, 사용자에게 제공되도록 캐싱(cach)될 수 있다. 구체적으로, 복수의 카테고리(252, 254, 256, 258) 중 하나에 대한 여행 추천(260)이 윈도우(250)에서 사용자에게 제시된다. 카테고리(252, 254, 256, 258)는 카테고리를 바꾸는데 사용될 수 있는 버튼을 나타내며, 따라서 디스플레이된 여행 추천(260)을 변경하여 선택된 카테고리를 반영할 수 있다. 선택 버튼(262)을 사용하여, 디스플레이된 여행 추천(260)을 고를 수도 있다. 여행 추천(260)의 외관 및 정보 컨텐츠는 도 4의 실시예에 표시된 여행 추천과 비슷하거나 동일하고, 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비교하여 단순화된 외관 및 정보 컨텐츠를 구비할 수 있고, 아니면, 외관 및 표시되는 정보와 관련하여 다른 외관을 가질 수도 있다.

도 11을 참고하면, 고객은 웹 페이지(240)를 다른 방식으로 사용하여, 여행 서치 질문을 입력할 수 있다. 구체적으로, 고객은 출발지(242)와 연관된 버튼을 선택하여, 웹 페이지(270)의 윈도우(272)에 목적지(282, 284, 286, 288, 290)를 선택하는 것을 디스플레이 할 수 있다. 디스플레이된 목적지(282, 284, 286, 288, 290)는 앞서 설명한 것처럼 연산된 특징적인 결과에 대한 여행 추천으로부터 얻을 수 있다. 디스플레이된 목적지(282, 284, 286, 288, 290)는 복수의 카테고리(274, 276, 278, 280) 중 하나에 대한 여행 추천에 대응한다. 카테고리(274, 276, 278, 280)는 카테고리(274, 276, 278, 280) 중에서 선택된 것을 변경하는데 사용될 수 있는 버튼을 나타내고, 따라서 디스플레이된 세트로 이루어진 목적지(282, 284, 286, 288, 290)를 변경하여 선택된 카테고리를 반영할 수 있다. 선택버튼(283, 285, 287, 289, 291)은, 추가 액션을 위해 연관된 여행 추천을 디스플레이하도록, 목적지(282, 284, 286, 288, 290) 중에서 대응하는 하나를 고르는데 사용될 수 있다. 목적지(282, 284, 286, 288, 290)의 외관 및 정보 컨텐츠는 도 4의 실시예에 표시된 여행 추천과 비슷하거나 동일하고, 도 4의 실시예에서 볼 수 있는 여행 추천과 비교하여 단순화된 외관 및 정보 컨텐츠를 구비할 수 있고, 아니면, 외관 및 표시되는 정보와 관련하여 다른 외관을 가질 수도 있다.

본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예를 구현하는 프로그램 코드는 여러 상이한 형태의 프로그램 제품으로 개별적으로 또는 집합적으로 분배될 수 있다. 특히, 프로그램 코드는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있는 컴퓨터 판독가능한 매체를 사용하여 분배될 수 있다. 본질적으로 비-일시적인 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 컴퓨터-판독가능한 명령, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법이나 기술로 구현된 휘발성 및 비-휘발성, 및 이동식 및 비-이동식 유형적인 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 RAM, ROM, 소거가능한 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능한 프로그래밍가능한 판독 전용 메모리(EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 솔리드 스테이트 메모리 기술, 휴대용 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(CD-ROM), 또는 다른 광 저장매체, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 판독될 수 있는 임의의 다른 매체를 더 포함할 수 있다. 통신 매체는 컴퓨터 판독가능한 명령, 데이터 구조, 또는 다른 프로그램 모듈을 구현할 수 있다. 예를 들어 그리고 비 제한적으로, 통신 매체는 유선 매체, 예를 들어 유선 네트워크 또는 직접-유선 연결, 및 무선 매체, 예를 들어 음향, RF, 적외선 및 다른 무선 매체를 포함할 수 있다. 이들 중 어느 것의 조합은 컴퓨터 판독가능한 매체의 범위 내에 있을 수 있다.

본 명세서에 설명된 방법은 임의의 유형의 컴퓨터의 프로세서에 공급된 컴퓨터 프로그램 명령에 의해 구현되어 본 명세서에 지정된 기능/동작을 구현하는 명령을 실행하는 프로세서를 구비한 장치를 생성할 수 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령은 특정 방식으로 기능하는 컴퓨터를 지시할 수 있는 컴퓨터 판독가능한 매체에 저장될 수 있다. 이를 위해, 컴퓨터 프로그램 명령은 컴퓨터에 로딩되어 실행될 때 일련의 동작 단계를 수행하고 컴퓨터 구현된 프로세스를 생성하여 본 명세서에 지정된 기능/동작을 구현하는 프로세스를 제공할 수 있다.

나아가, 본 명세서에 설명된 프로그램 코드는 본 발명의 특정 실시예에서 프로그램 코드를 구현하는 애플리케이션이나 소프트웨어 성분에 기초하여 식별될 수 있다. 그러나, 수반되는 임의의 특정 프로그램 용어(nomenclature)는 단지 편의상 사용된 것일 뿐이므로, 본 발명은 이러한 용어로 식별되거나 및/또는 의미되는 임의의 특정 애플리케이션에서만 사용되는 것으로 제한되는 것으로 해석되어서는 안되는 것으로 이해된다. 본 명세서에 설명된 여러 특징, 애플리케이션 및 디바이스는 단독으로 또는 조합으로 사용될 수 있는 것으로 더 이해된다. 나아가, 컴퓨터 프로그램이 루틴, 절차, 방법, 모듈, 객체 등으로 조직될 수 있는 방식, 및 프로그램 기능을 일반적인 컴퓨터(예를 들어, 운영 시스템, 라이브러리, API, 애플리케이션, 애플릿 등)에 및/또는 하나 이상의 하드웨어 플랫폼에 상주하는 여러 소프트웨어 계층 중에 할당할 수 있는 여러 방식에는 일반적으로 끝이 없으므로, 본 발명은 본 명세서에 설명된 프로그램 기능의 특정 조직과 할당으로 제한되지 않는 것으로 이해된다.

본 명세서에 사용된 용어는 단지 특정 실시예를 예시하려는 것일 뿐, 본 발명을 제한하려는 것이 전혀 아니다. 본 명세서에 사용된 바와 같이, 단수 형태 "하나의", "상기" 는, 상황이 달리 명시적으로 언급하지 않는 한, 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 본 명세서에 사용된 "포함하는" 및/또는 "구비하는"이라는 용어는, 언급된 특징, 완전체, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분이 존재하는 것을 언급하는 것일 뿐, 하나 이상의 다른 특징, 완전체, 단계, 동작, 요소, 성분 및/또는 이들의 그룹이 존재하거나 추가되는 것을 배제하는 것은 아닌 것으로 더 이해된다. 나아가, "포함하는", "구비하는", "가지는", "있는", "구성된" 이라는 용어 또는 이들의 변형어가 본 상세한 설명이나 청구범위에 사용된 경우, 이들 용어는 "포함하는"이라는 용어와 유사한 방식으로 포함하는 의미로 의도된다.

본 발명의 실시예는 여러 실시예를 설명하기 위하여 예시되었고 이들 실시예는 상당히 상세히 설명되어 있으나, 본 출원인은 첨부된 청구범위를 이러한 상세 사항으로 제한하려고 의도한 것이 전혀 아니다. 추가적인 장점과 변형은 이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자에게는 명백할 것이다. 그리하여 본 발명은 넓은 측면에서 특정 상세, 대표 장치 및 방법, 및 도시되고 설명된 예시적인 예로 제한되지 않는다. 예를 들어, 질문 결과의 처리 및 디스플레이는 일반적으로 여행 분야 이외에도 적용될 수 있고, 다른 유형의 데이터에 대하여 질문 결과를 카테고리화하고 순위를 매기는데 적용될 수 있고, 카테고리는 데이터의 컨텐츠에 기초하여 형성된다. 따라서, 본 출원인의 일반적인 발명의 개념의 사상과 범위를 벗어남이 없이 이 상세 사항으로부터 벗어남이 있을 수 있을 것이다.

Claims (26)

1. 컴퓨터 시스템에 의해 수행되는 방법으로서,
   각각의 주어진 수의 데이터베이스 질문 결과로 복수의 카테고리 각각을 채우도록, 컴퓨터 시스템에서 복수의 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계; 및
   각각의 카테고리 내의 각각의 주어진 수의 데이터베이스 질문 결과를 컴퓨터 시스템으로부터 클라이언트 장치에 전송하는 단계;를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계 이후에, 컴퓨터 시스템에서 하나 이상의 카테고리를 채우는 데이터베이스 질문 결과에 순위를 매기는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 데이터베이스 질문 결과에 순위를 매기는 단계는,
   인기도에 따라 하나 이상의 카테고리 내에서 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 인기도는 과거의 판매 데이터, 과거의 부킹 데이터, 과거의 티켓팅 데이터 또는 과거의 수요 데이터를 포함하는 통계 서버로부터 얻은 확률을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 경과 시간을 포함하고,
   상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
   경과 시간 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중에서 가장 짧은 경과 시간으로, 경과 시간 카테고리 내의 하나 이상의 결과를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카테고리 중 하나의 데이터베이스 질문 결과는 각각, 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도를 포함하고,
   상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
   과거의 인기도 카테고리 내의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 과거의 인기도 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카테고리 중 하나의 데이터베이스 질문 결과는 각각, 독점 제안을 포함하고,
   상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
   독점 제안 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 독점 제안 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카테고리 중 하나의 데이터베이스 질문 결과는 각각, 비용을 포함하고,
   상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
   비용 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 낮은 비용으로, 비용 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카테고리 중 하나의 데이터베이스 질문 결과는 각각, 부킹 시간을 포함하고,
   상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
   부킹 시간 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 최근인 부킹 시간으로, 부킹 시간 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나의 데이터베이스 질문 결과는 각각, 스폰서쉽을 포함하고,
    상기 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 단계는,
    스폰서쉽 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 스폰서쉽 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 카테고리 내의 데이터베이스 질문 결과의 주어진 수는 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    웹 페이지 상에서 각각의 카테고리에 대하여 순위가 가장 높은 데이터베이스 질문 결과를 디스플레이하는 클라이언트 장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    하나 이상의 카테고리의 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과에 대하여 긴박감 지시자를 결정하는 단계; 및
    하나 이상의 데이터베이스 질문 결과와 관련하여 클라이언트 장치에 긴박감 지시자를 제공하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 데이터베이스 질문 결과는 여행 서치 질문을 수신하는 것에 기초하여 컴퓨터 시스템으로부터 클라이언트 장치로 전송되는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 컴퓨터로 판독가능한 저장매체; 및
    프로세서에 의해 실행시, 프로세서로 하여금 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행시키는, 상기 컴퓨터로 판독가능한 저장매체에 저장된 프로그램 명령;을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
16. 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드로서, 프로세서로 하여금, 각각의 주어진 수의 데이터베이스 질문 결과로, 복수의 카테고리 각각을 채우도록 복수의 데이터베이스 질문 결과를 분류하는 동작 및 각각의 카테고리 내의 각각의 주어진 수의 데이터베이스 질문 결과를 컴퓨터 시스템으로부터 클라이언트 장치에 전송하는 동작을 수행하게 하는 프로그램 코드;를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
17. 제16항에 있어서,
    상기 프로그램 코드는, 프로세서로 하여금, 데이터베이스 질문 결과가 분류된 후에, 하나 이상의 카테고리를 채우는 데이터베이스 질문 결과에 순위를 매기도록 하는 것을 특징으로 하는 시스템.
18. 제17항에 있어서,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과에 순위를 매기도록 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 인기도에 따라 하나 이상의 카테고리 내에서 데이터베이스 질문 결과를 분류하도록 하는 명령을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
19. 제16항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 경과 시간을 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 경과 시간 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중에서 가장 짧은 경과 시간으로 경과 시간 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 제공하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
20. 제16항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도를 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 과거의 인기도 카테고리 내의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 과거의 인기도 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
21. 제16항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 독점 제안을 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 독점 제안 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 독점 제안 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
22. 제16항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 비용을 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 비용 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 낮은 비용으로, 비용 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
23. 제16항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 부킹 시간을 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 부킹 시간 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 최근인 부킹 시간으로, 부킹 시간 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
24. 제16항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 카테고리 중 하나에서 각각의 데이터베이스 질문 결과는, 스폰서쉽을 포함하고,
    프로세서로 하여금 데이터베이스 질문 결과를 분류하게 하는 상기 프로그램 코드는,
    프로세서로 하여금 스폰서쉽 카테고리의 데이터베이스 질문 결과 중 가장 높은 과거의 부킹 인기도 또는 과거의 티켓팅 인기도로, 스폰서쉽 카테고리 내에서 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과를 식별하게 하는 프로그램 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
25. 제16항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
    프로세서로 하여금 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과에 대하여 긴박감 지시자를 결정하게 하고, 하나 이상의 데이터베이스 질문 결과와 관련하여 긴박감 지시자를 제공하게 하는, 프로그램 코드를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
26. 제16항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세서와 통신하는 클라이언트 장치를 더 포함하고,
    상기 클라이언트 장치는, 여행 서치 질문을 프로세서에 전송하고, 여행 서치 질문에 응답하여 프로세서로부터 각각의 카테고리 내의 주어진 수의 데이터베이스 질문 결과를 수신하도록 구성되어 있고,
    상기 클라이언트 장치는 웹 페이지 상에서 각각의 카테고리에 대하여 데이터베이스 질문 결과를 제공하는 디스플레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.

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