KR20150008635A - 핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법 - Google Patents

핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 핵심 키워드 선정 방법은 핵심 키워드 선정 장치가 쿼리에 대한 핵심 키워드를 선정하는 방법에서, 공통 키워드 목록으로부터 상기 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계, 상기 핵심 키워드 후보들 각각의 중요도 점수와 유사도 점수 중 적어도 하나를 산출하는 단계, 그리고 상기 중요도 점수와 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정하는 단계를 포함한다.

Description

핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법{DEVICE FOR SELECTING CORE KYWORD, METHOD FOR SELECTING CORE KYWORD, AND METHOD FOR PROVIDING SEARCH SERVICE USING THE SAME}
본 발명은 핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법에 관한 것이다.
인터넷 사용자는 검색 서비스 제공 시스템의 웹페이지 등에서 관심 있는 업체 등을 검색하고, 검색된 업체의 정보를 제공받을 수 있다. 이때 사용자의 검색은 관심 있는 업체와 관련된 쿼리를 다양하게 입력함으로써 수행될 수 있다. 즉, 검색 서비스 제공 시스템은 검색 결과로 제공될 수 있는 콘텐츠를 저장하고 있으며 사용자가 쿼리를 입력하면 쿼리에 대한 콘텐츠를 선정하여 이를 검색 결과 목록으로 제공한다.
이때, 쿼리는 적어도 하나의 키워드를 포함할 수 있으며, 쿼리에 포함된 모든 검색 키워드에 대한 검색 결과를 제공하기 힘들다. 따라서 쿼리에 포함된 복수의 키워드 중에서 핵심 키워드를 선정하고 그에 대응되는 검색 결과를 노출할 수 있다. 이러한 방식에 따르면 검색 횟수가 많은 기준에 따르거나, 인물명 및 드라마명 같은 기존 데이터베이스를 활용하여 핵심 키워드를 선정할 수 있다.
그러나, 이러한 방식에 따르면 핵심 키워드에 대한 업데이트가 느리거나, 사용자의 의도에 맞도록 핵심 키워드 선정이 정확하게 이루어지지 않을 수 있다. 따라서 사용자의 검색 의도에 부합되지 않는 검색 결과를 제공하고, 이로 인해 사용자의 검색 결과에 대한 만족도가 떨어질 수 있다.
본 발명은 사용자의 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 제공할 수 있는 핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법을 제안하고자 한다.
본 발명의 일 양태에 따른 핵심 키워드 선정 방법은 핵심 키워드 선정 장치가 사용자의 쿼리에 대한 핵심 키워드를 선정하는 방법에서, 공통 키워드 목록으로부터 상기 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계, 상기 핵심 키워드 후보들 각각의 중요도 점수와 유사도 점수 중 적어도 하나를 산출하는 단계, 그리고 상기 중요도 점수와 상기 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정하는 단계를 포함한다.
상기 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계 이전에는, 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하고, 추출된 상기 공통 키워드를 이용하여 상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 공통 키워드 목록은, 상기 공통 키워드의 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 공통 키워드가 포함된 키워드 수를 포함할 수 있다.
상기 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계는, 상기 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 후보 키워드를 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 비교하고, 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보들로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산출하는 단계는, 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 검색 횟수, 상기 클릭 횟수 및 상기 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 산출하는 단계는, 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수 및 상기 쿼리와 상기 핵심 키워드 후보의 검색 결과 비교를 통해 유사도 점수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 핵심 키워드를 선정하는 단계는, 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 곱하여 최종 점수를 산출하고, 상기 최종 점수가 가장 높은 핵심 키워드 후보를 상기 핵심 키워드로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 양태에 따른 핵심 키워드 선정 장치는 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하되, 상기 공통 키워드의 검색 횟수 및 클릭 횟수를 포함하는 공통 키워드 목록을 생성하는 공통 키워드 추출부, 인터넷 검색을 위한 쿼리를 수신하는 쿼리 수신부, 그리고 상기 공통 키워드 목록으로부터 상기 쿼리와 관련된 하나 이상의 핵심 키워드 후보를 추출하고, 추출된 상기 핵심 키워드 후보의 중요도 점수 및 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 이용해 핵심 키워드를 선정하는 핵심 키워드 선정부를 포함한다.
상기 핵심 키워드 선정부는, 상기 쿼리로부터 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 상기 후보 키워드를 비교해 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보로 추출하는 핵심 키워드 후보 추출부, 그리고 추출된 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 계산하는 계산부를 포함할 수 있다.
상기 계산부는, 상기 핵심 키워드 후보 별로 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 핵심 키워드 후보가 포함된 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 중요도 계산부, 그리고 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수 및 상기 쿼리와 상기 핵심 키워드 후보의 검색 결과 비교를 통해 유사도 점수를 계산하는 유사도 계산부를 포함할 수 있다.
상기 중요도 계산부는, 상기 키워드 수의 로그 값과 상기 검색 횟수의 로그 값을 곱하고, 상기 클릭 횟수의 로그 값을 합산하여 상기 중요도 점수를 산출할 수 있다.
상기 유사도 계산부는, 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이에 대한 점수, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수에 대한 점수 및 상기 쿼리와 상기 공통 키워드 후보의 상기 검색 결과 비교에 대한 점수를 합산하여 상기 유사도 점수를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 양태에 따른 검색 서비스 제공 방법은 검색 서비스 제공 시스템이 검색 서비스를 제공하는 방법에서, 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하여 공통 키워드 목록을 생성하는 단계, 검색을 위한 쿼리가 입력되면, 입력된 상기 쿼리와 매칭되는 핵심 키워드를 요청하는 단계, 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수 및 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 계산하여 핵심 키워드를 선정하는 단계, 그리고 선정된 상기 핵심 키워드를 이용해 검색한 검색 결과 목록을 제공하는 단계를 포함한다.
상기 핵심 키워드를 선정하는 단계는, 상기 쿼리로부터 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 상기 후보 키워드를 비교해 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보로 추출하는 단계, 그리고 추출된 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 핵심 키워드 후보를 추출하는 단계는, 상기 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 상기 후보 키워드를 생성할 수 있다.
상기 계산하는 단계는, 상기 핵심 키워드 후보 별로 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 핵심 키워드 후보가 포함된 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 계산하는 단계는, 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이를 이용하여 상기 유사도 점수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계는, 상기 검색 기록에서 상기 공통 키워드를 추출하고, 상기 공통 키워드의 검색 횟수 및 클릭 횟수를 포함하는 상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 사용자에게 검색 결과를 제공할 때, 중요도와 유사도를 반영하여 핵심 키워드를 선정하고, 선정된 핵심 키워드를 바탕으로 검색 결과를 추출해 제공함으로써, 사용자의 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 제공할 수 있는 환경을 제공한다.
도 1는 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 공통 키워드 목록을 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 방법의 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 서비스 제공 방법의 과정을 도시한 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이제 도 1 내지 도 4을 참고하여 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치, 핵심 키워드 선정 방법 및 이를 이용한 검색 서비스 제공 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1는 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치를 도시한 도면이다. 이때, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 본 발명의 실시예에 따른 설명을 위해 필요한 개략적인 구성만을 도시할 뿐 이러한 구성에 국한되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치(100)는 인터넷 검색에서 사용자의 검색 의도를 맞는 검색 결과를 제공할 수 있도록 사용자가 입력한 쿼리에 부합하는 핵심 키워드를 선정하는 장치로서, 공통 키워드 추출부(110), 쿼리 수신부(120) 및 핵심 키워드 선정부(130)를 포함한다.
공통 키워드 추출부(110)는 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하고, 공통 키워드 목록을 생성하여 저장한다. 여기서, 공통 키워드는 사용자가 입력한 검색 이력에서 공통적으로 사용된 키워드로서, 공통 키워드 추출부(110)가 각각의 사용자 별로 공통적으로 사용한 공통 키워드들을 추출한다. 특히, 공통 키워드 추출부(110)는 사용자가 연속적으로 입력한 키워드들 중에서 공통되는 부분을 공통 키워드로 추출한다.
공통 키워드 목록은 추출된 공통 키워드의 검색 횟수, 클릭 횟수 및 공통 키워드가 포함된 키워드 수를 포함한다. 그리고, 공통 키워드가 포함된 키워드 수는 어느 하나의 특정한 공통 키워드가 또 다른 키워드 내에 포함되는 키워드의 수이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 공통 키워드 목록을 생성하는 과정을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 핵심 키워드 선정 장치(100)의 공통 키워드 추출부(110)는 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 검색 로그와 클릭 로그를 사용자 별로 추출하고 각 사용자의 키워드를 시간순으로 정렬한다(S100).
그리고, 공통 키워드 추출부(110)는 사용자 별로 연속된 키워드에서 공통되는 공통 키워드를 추출한다(S102). 이때, 공통되는 키워드가 여러 개일 경우 모두 추출하며, 연속되는 키워드에서 공통되는 부분이 최대가 되도록 공통 키워드를 찾아낸다.
따라서, 도 2에서는 제1 사용자의 검색 이력에서 공통키워드1 및 공통키워드2가 추출되고, 제2 사용자의 검색 이력에서 공통키워드3이 추출됨을 보여준다. 이때, 공통키워드1 및 공통키워드2는 본 발명의 한 실시예에 따라 제1 사용자가 입력한 최근 10회 이내의 검색 이력에서 2번 이상 입력한 키워드이거나, 연속적으로 입력한 적이 있는 키워드일 수 있다. 그리고, 공통키워드1 및 공통키워드2는 제1 사용자가 연속적으로 입력한 키워드에서 공통적으로 사용된 키워드가 포함된 키워드일 수도 있다.
그리고, 공통 키워드 추출부(110)는 추출된 공통 키워드를 사용자와 상관없이 합산하여 공통 키워드 목록을 생성하며, 생성된 공통 키워드 목록에는 각 공통 키워드의 검색 횟수, 클릭 횟수 및 해당 공통 키워드가 포함된 키워드 수를 포함한다(S104).
그리고, 공통 키워드 추출부(110)는 본 발명의 한 실시예에 따라, 생성된 공통 키워드 목록을 저장하는 공통 키워드 목록 저장부(112)를 포함한다. 그리고, 공통 키워드 목록 저장부(112)는 저장된 공통 키워드 목록을 핵심 키워드 선정부(130)로 제공한다.
쿼리 수신부(120)는 사용자 단말이 인터넷 검색을 위한 쿼리를 입력하면, 입력된 쿼리를 수신하여 핵심 키워드 선정부(130)로 제공한다.
핵심 키워드 선정부(130)는 쿼리 수신부(120)에 수신된 쿼리와 관련된 하나 이상의 핵심 키워드 후보를 공통 키워드 또는 공통 키워드 목록으로부터 추출한다. 그리고, 핵심 키워드 선정부(130)는 추출된 핵심 키워드 후보의 중요도 점수 및 유사도 점수를 계산하고, 계산된 중요도 점수 및 유사도 점수를 이용해 추출된 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정한다.
그리고, 핵심 키워드 선정부(130)는 본 발명의 한 실시예에 따라 핵심 키워드 후보 추출부(132)와 계산부(134)를 포함한다.
핵심 키워드 후보 추출부(132)는 쿼리 수신부(120)에 수신되는 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보를 공통 키워드 추출부(110)에서 제공된 공통 키워드 또는 공통 키워드 목록으로부터 추출한다.
이때, 핵심 키워드 후보 추출부(132)는 상기 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 후보 키워드들을 생성하고, 생성된 후보 키워드들을 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 비교하여 일치하는 후보 키워드를 핵심 키워드 후보로 추출한다.
예를 들어, '제네시스쿠페신형출시'라는 쿼리가 입력된 경우, 핵심 키워드 후보 추출부(132)는 '제네시스쿠페 신형 출시'와 같은 띄어 쓰기와 '제네시스 쿠페 신형 출시'와 같은 형태소 분석을 수행한다. 그리고, 핵심 키워드 후보 추출부(132)는 “제네시스, 제네시스쿠페, 제네시스쿠페신형, 제네시스쿠페신형출시, 쿠페, 쿠페신형, 쿠페신형출시, 신형, 신형출시 및 출시”와 같은 후보 키워드들을 생성한다.
핵심 키워드 후보 추출부(132)는 이들 후보 키워드들 중에서, 공통 키워드 목록 저장부(112)에 저장된 공통 키워드 목록과 일치하는 후보 키워드를 핵심 키워드 후보로 추출한다.
계산부(134)는 핵심 키워드 후보 추출부(132)에서 추출된 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수 및 유사도 점수를 계산한다. 여기서, 중요도는 검색 데이터베이스에 저장된 검색 기록에서 특정 키워드가 얼마나 많이 검색되었는지를 바탕으로 해당 특정 키워드가 얼마나 중요한 지를 판단하는 것으로서, 사용자 별로 검색한 검색 이력을 바탕으로 중요도 점수가 산출된다.
그리고, 유사도는 특정 키워드가 쿼리 수신부(120)에 수신된 쿼리와 얼마나 유사한 지를 판단하는 것으로서, 핵심 키워드 후보들을 수신된 쿼리와 비교하여 유사도 점수가 산출된다.
그리고, 계산부(134)는 본 발명의 한 실시예에 따라 중요도 계산부(136)와 유사도 계산부(138)을 포함한다.
중요도 계산부(136)는 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수를 계산한다. 이때, 중요도 계산부(136)는 핵심 키워드 후보 별로 공통 키워드 추출부(110)에서 제공된 검색 횟수, 클릭 횟수 및 키워드 수 등을 이용하여 중요도 점수를 계산할 수 있다.
그리고, 중요도 계산부(136)는 핵심 키워드 후보 별로 다음의 수학식 1과 같이 중요도 점수를 계산한다.
Figure pat00001
여기서, 키워드 수(KC), 검색 횟수(QC) 및 클릭 횟수(CC)는 해당 핵심 키워드 후보와 일치하는 공통 키워드에 대한 것으로, 공통 키워드 추출부(110)에서 제공된다. 따라서, 이러한 중요도 점수는 공통 키워드 추출부(110)에서 미리 계산되어 핵심 키워드 선정부(130)로 제공될 수도 있다.
그리고, 키워드 수(KC)는 각 공통 키워드를 포함하는 실제 쿼리 종류이며, 검색 횟수(QC)는 각 공통 키워드를 포함하는 키워드의 전체 검색 횟수이고, 클릭 횟수(CC)는 각 공통 키워드를 포함하는 키워드의 전체 클릭 횟수이다. 이러한 키워드 수(KC), 검색 횟수(QC) 및 클릭 횟수(CC)는 각 사용자 별로 공통 키워드를 추출한 후에 전체 사용자에 대한 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 그리고, 각각의 가중치는 검색 데이터베이스의 전체 데이터를 분석하여 결정된다.
중요도 계산부(136)는 수학식 1과 같이, 키워드 수의 로그 값과 상기 검색 횟수의 로그 값을 곱하고, 이에 클릭 횟수의 로그 값을 합산하여 중요도 점수를 산출할 수 있다.
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 중요도 점수는 해당 핵심 키워드 후보를 핵심으로 하는 공통 키워드의 종류가 다양하고 많이 검색될수록 점수가 크다. 그리고, 중요도 점수는 각 공통 키워드의 클릭수가 많을수록 점수가 크게 계산되므로, 이 점수가 높을수록 중요도가 높은 키워드라고 판단할 수 있다.
그리고, 유사도 계산부(138)는 핵심 키워드 후보 별로 유사도 점수를 계산한다. 유사도 계산부(138)는 쿼리와 대비되는 핵심 키워드 후보의 키워드 길이, 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수 그리고 쿼리와 핵심 키워드 후보의 검색 결과 비교 등을 통해 유사도 점수를 계산할 수 있다.
예를 들어, 유사도 계산부(138)는 핵심 키워드 후보 별로 다음의 수학식 2과 같이 유사도 점수를 계산한다.
Figure pat00002
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
여기서, 길이(length) 점수는 현재 쿼리의 길이와 핵심 키워드 후보의 길이로 구해지며, 현재 쿼리와 핵심 키워드 후보가 유사한 형태의 키워드일수록 높은 점수를 갖는다. 즉, 핵심 키워드 후보의 길이가 길수록 유사도 점수가 높아진다.
존재(exist) 점수는 핵심 키워드의 검색 횟수와 현재 쿼리에서 핵심 키워드가 추출된 횟수로 구해진다. 존재 점수는 핵심 키워드 후보 중에서 현재 입력된 쿼리에 많이 존재하여 서로 유사할수록 높은 점수를 갖는다. 핵심 키워드를 만들 때 사용된 키워드가 현재 쿼리와 동일할 경우에 현재의 검색 의도를 잘 반영하는 핵심 키워드라고 판단할 수 있기 때문이다.
검색 문서(doc) 점수는 검색 결과에 동일한 문서가 노출되는 비율을 통해 계산되며, 현재 쿼리와 핵심 키워드 후보의 전체 문서의 수 및 공통되는 문서의 수를 이용해 구한다.
그리고, 유사도 계산부(138)는 핵심 키워드 후보 각각의 길이 점수, 존재 점수 및 검색 문서 점수를 합산하여 유사도 점수를 계산한다.
핵심 키워드 선정부(130)는 중요도 점수와 유사도 점수를 곱해서 최종 점수를 구하고, 최종 점수가 가장 높은 핵심 키워드 후보를 현재 쿼리에 대한 핵심 키워드로 선정한다.
이제 도 3을 참고하여 핵심 키워드 선정 장치(100)가 핵심 키워드를 선정하는 과정을 상세히 설명한다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 방법의 과정을 도시한 흐름도이다. 이때, 이하의 흐름도는 도 1의 구성과 연계하여 동일한 도면부호를 사용하여 설명한다.
도 3을 참조하면, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 공통 키워드 추출부(110)가 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하고, 이로부터 공통 키워드 목록을 생성한다(S200). 이때, 공통 키워드 목록은 공통 키워드의 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 공통 키워드가 포함된 키워드 수를 포함한다.
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 쿼리 수신부(120)에 쿼리가 수신되면, 핵심 키워드 후보 추출부(132)가 공통 키워드 추출부(110)에서 추출된 공통 키워드 또는 공통 키워드 목록을 이용해 수신된 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보들을 추출한다(S202).
이때, 핵심 키워드 후보 추출부(132)는 수신된 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 후보 키워드를 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 비교하여 일치하는 후보 키워드를 핵심 키워드 후보들로 추출한다.
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 추출된 핵심 키워드 후보 별로 각각의 중요도 점수와 유사도 점수를 산출한다(S204, S206).
마지막으로, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 상기 중요도 점수와 유사도 점수를 이용해 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정한다(S208). 이때, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 핵심 키워드 선정부(130)가 상기 중요도 점수와 상기 유사도 점수를 곱해서 최종 점수를 구하고, 최종 점수가 가장 높은 핵심 키워드 후보를 현재 쿼리에 대한 핵심 키워드로 선정한다.
이제 도 4를 참고하여 검색 서비스 제공 시스템이 쿼리와 관련된 핵심 키워드를 선정하여 검색 서비스를 제공하는 과정을 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 서비스 제공 방법의 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참고하면, 우선, 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 서비스 제공 시스템의 검색 서비스 제공 방법은 핵심 키워드 선정 장치(100)가 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통되는 공통 키워드를 추출하고 공통 키워드 목록을 생성해 저장한다(S300).
그리고, 사용자 단말(300)로부터 인터넷 검색을 위한 쿼리가 입력되면, 검색 서비스 제공 장치(200)는 사용자 단말(300)로부터 입력된 쿼리를 핵심 키워드 선정 장치(100)로 전송하여, 상기 쿼리에 부합하는 핵심 키워드를 핵심 키워드 선정 장치(100)에 요청한다(S302, S304).
핵심 키워드 선정 장치(100)는 공통 키워드 목록에서 상기 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보들을 추출한다(S306).
핵심 키워드 선정 장치(100)는 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수와 유사도 점수를 계산하고, 계산된 중요도 점수와 유사도 점수를 이용하여 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정한다(S308).
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)가 선정된 핵심 키워드를 검색 서비스 제공 장치(200)로 제공하면, 검색 서비스 제공 장치(200)가 핵심 키워드를 이용해 검색 결과 목록을 추출하고, 추출된 검색 결과 목록을 사용자 단말(300)에게 제공한다(S310, S312, S314).
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치(100)는 사용자에게 검색 결과를 제공할 때, 중요도와 유사도를 반영하여 핵심 키워드를 선정함으로써, 사용자의 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 제공할 수 있는 환경을 제공한다.
이하에서는 핵심 키워드 선정 장치(100)가 핵심 키워드 후보들로부터 핵심 키워드를 선정하는 예를 상세하게 설명한다.
일 예는 쿼리로 '제네시스쿠페신형출시'가 입력된 경우로서, 표 1은 이에 대한 핵심 키워드 후보들과 이에 대한 검색 기록을 나타낸다.
핵심 키워드 후보 키워드 수(KC) 검색 횟수(QC) 클릭수(CC) 핵심 키워드 추출
횟수		 현재 쿼리와 핵심 키워드 후보의 공통 문서 수 현재 쿼리와 핵심 키워드의 전체 문서 수
제네시스쿠페신형 10 70 100 30 30 100
제네시스쿠페 12 80 200 20 20 100
제네시스 30 100 30 5 10 100
쿠페신형 15 60 50 3 5 100
핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 1에서와 같이, '제네시스쿠페신형', '제네시스쿠페', '제네시스' 및 '쿠페신형'등의 핵심 키워드 후보들을 추출한다.
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 2에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수를 계산한다. 표 2의 핵심 키워드 후보들 중에서, '제네시스'인 핵심 키워드 후보의 중요도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 logKC logQC logCC 중요도 점수
제네시스쿠페신형 1 1.845098 2 3.845098
제네시스쿠페 1.079181 1.90309 2.30103 4.354809
제네시스 1.477121 2 1.477121 4.431364
쿠페신형 1.176091 1.778151 1.69897 3.790238
또한, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 3에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 유사도 점수를 계산한다. 표 3에서, 핵심 키워드 후보들 중에서 '제네시스쿠페신형'인 핵심 키워드 후보의 유사도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 length 점수 exist 점수 doc 점수 유사도 점수
제네시스쿠페신형 0.8 0.428571429 0.3 1.528571429
제네시스쿠페 0.6 0.25 0.2 1.05
제네시스 0.4 0.05 0.1 0.55
쿠페신형 0.4 0.05 0.05 0.5
마지막으로, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 4에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수와 유사도 점수를 곱해서 최종 점수를 산출하고, 가장 높은 점수를 가진 핵심 키워드 후보를 핵심 키워드를 선정한다.
핵심 키워드 후보 중요도 점수 유사도 점수 최종 점수
제네시스쿠페신형 3.84509804 1.528571429 5.877507004
제네시스쿠페 4.354809019 1.05 4.57254947
제네시스 4.431363764 0.55 2.43725007
쿠페신형 3.790238147 0.5 1.895119074
따라서, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 4에서와 같이 핵심 키워드 후보 중에 '제네시스쿠페신형'의 최종 점수가 가장 높으므로, 쿼리인 '제네시스쿠페신형출시'에 대한 핵심 키워드로 '제네시스쿠페신형'을 선정한다.
다른 예는 쿼리로 '어제이효리방송'이 입력된 경우이다. 표 5는 '어제이효리방송' 쿼리에 대한 핵심 키워드 후보들과 이에 대한 검색 기록을 나타낸다.
핵심 키워드 후보 키워드 수(KC) 검색 횟수(QC) 클릭수(CC) 핵심 키워드 추출
횟수		 현재 쿼리와 핵심 키워드 후보의 공통 문서 수 현재 쿼리와 핵심 키워드의 전체 문서 수
어제이효리 45 150 30 10 10 100
이효리 40 100 70 20 20 100
이효리방송 100 300 600 50 70 100
방송 200 500 400 1 6 100
핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 5에서와 같이, '어제이효리', '이효리', '이효리방송' 및 '방송' 등과 같은 핵심 키워드 후보들을 추출한다.
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 6에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수를 계산한다. 표 6에서, 핵심 키워드 후보들 중에서 '방송'인 핵심 키워드 후보의 중요도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 logKC logQC logCC 중요도 점수
어제이효리 1.653212514 2.176091259 1.477121255 5.074663
이효리 1.602059991 2 1.84509804 5.049218
이효리방송 2 2.477121255 2.77815125 7.732394
방송 2.301029996 2.698970004 2.602059991 8.812471
또한, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 7에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 유사도 점수를 계산한다. 표 7에서, 핵심 키워드 후보들 중에서 '이효리방송'인 핵심 키워드 후보의 유사도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 length 점수 exist 점수 doc 점수 유사도 점수
어제이효리 0.714285714 0.066666667 0.1 0.880952
이효리 0.428571429 0.2 0.2 0.828571
이효리방송 0.714285714 0.166666667 0.7 1.580952
방송 0.285714286 0.002 0.06 0.347714
마지막으로, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 8에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수와 유사도 점수를 곱해서 최종 점수를 산출하고, 가장 높은 점수를 가진 핵심 키워드 후보를 핵심 키워드를 선정한다.
핵심 키워드 후보 중요도 점수 유사도 점수 최종 점수
어제이효리 5.074662555 0.880952381 4.470536061
이효리 5.049218023 0.828571429 4.18363779
이효리방송 7.73239376 1.580952381 12.22454633
방송 8.812470929 0.347714286 3.064222034
따라서, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 8에서와 같이 핵심 키워드 후보 중에 '이효리방송'의 최종 점수가 가장 높으므로, 쿼리인 '어제이효리방송'에 대한 핵심 키워드로 '이효리방송'을 선정한다.
또 다른 예는 쿼리로 '다저스류현진선발중계정보'가 입력된 경우이다. 표 9는 '다저스류현진선발중계정보' 쿼리에 대한 핵심 키워드 후보들과 이에 대한 검색 기록을 나타낸다.
핵심 키워드 후보 키워드 수(KC) 검색 횟수(QC) 클릭수(CC) 핵심 키워드 추출
횟수		 현재 쿼리와 핵심 키워드 후보의 공통 문서 수 현재 쿼리와 핵심 키워드의 전체 문서 수
다저스류현진 200 400 100 100 100 1000
류현진선발 400 1000 500 300 200 1000
류현진선발중계 300 900 1000 800 500 1000
중계정보 700 800 1000 200 39 1000
핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 9에서와 같이, '다저스류현진', '류현진선발', '류현진선발중계' 및 '중계정보' 등과 같은 핵심 키워드 후보들을 추출한다.
그리고, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 10에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수를 계산한다. 표 10에서, 핵심 키워드 후보들 중에서 '중계정보'인 핵심 키워드 후보의 중요도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 logKC logQC logCC 중요도 점수
다저스류현진 2.30103 2.60206 2 7.987418
류현진선발 2.60206 3 2.69897 10.50515
류현진선발중계 2.477121 2.954243 3 10.31802
중계정보 2.845098 2.90309 3 11.25958
또한, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 11에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 유사도 점수를 계산한다. 표 11에서, 핵심 키워드 후보들 중에서 '류현진선발중계'인 핵심 키워드 후보의 유사도 점수가 가장 높다.
핵심 키워드 후보 length 점수 exist 점수 doc 점수 유사도
다저스류현진 0.5 0.25 0.1 0.85
류현진선발 0.416667 0.3 0.2 0.916667
류현진선발중계 0.583333 0.888889 0.5 1.972222
중계정보 0.333333 0.25 0.039 0.622333
마지막으로, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 아래의 표 12에서와 같이, 각각의 핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수와 유사도 점수를 곱해서 최종 점수를 산출하고, 가장 높은 점수를 가진 핵심 키워드 후보를 핵심 키워드를 선정한다.
핵심 키워드 후보 중요도 점수 유사도 점수 최종 점수
다저스류현진 7.987418 0.85 6.789305
류현진선발 10.50515 0.916667 9.629721
류현진선발중계 10.31802 1.972222 20.34942
중계정보 11.25958 0.622333 7.007209
따라서, 핵심 키워드 선정 장치(100)는 표 12에서와 같이 핵심 키워드 후보 중에 '류현진선발중계'의 최종 점수가 가장 높으므로, 쿼리인 '다저스류현진선발중계정보'에 대한 핵심 키워드로 '류현진선발중계'를 선정한다.
이와 같이, 본 발명의 한 실시예에 따른 핵심 키워드 선정 장치(100)는 사용자에게 검색 결과를 제공할 때, 쿼리에 대한 중요도 점수뿐만 아니라, 중요도 점수와 함께 유사도 점수를 복합적으로 반영하여 핵심 키워드로 선정함으로써, 사용자의 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 제공할 수 있는 환경을 제공한다.
그리고 핵심 키워드 선정 장치(100)는 이를 통해 계속 바뀌는 이슈에 대한 대응도 빠르게 할 수 있는 장점이 있고, 검색 결과뿐만 아니라 관련된 쿼리 등을 다양한 분야에도 활용 가능한 키워드 셋을 구축할 수 있다.
따라서, 본 발명의 한 실시예에 따른 검색 서비스 제공 장치(200)는 다양한 쿼리가 언제 어떻게 들어올지 모르는 상황에서도, 핵심 키워드 선정 장치(100)를 이용해 구축한 키워드 셋을 이용함으로써, 작은 데이터 셋으로도 아주 다양한 쿼리에 대한 대응을 보다 효과적으로 할 수 있을 것으로 기대된다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다. 이러한 기록 매체는 서버뿐만 아니라 사용자 단말에서도 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
110: 공통 키워드 추출부 120: 쿼리 수신부
130: 핵심 키워드 선정부 132: 핵심 키워드 후보 추출부
134: 계산부 136: 중요도 계산부
138: 유사도 계산부

Claims (18)

  1. 핵심 키워드 선정 장치가 사용자의 쿼리에 대한 핵심 키워드를 선정하는 방법에서,
    공통 키워드 목록으로부터 상기 쿼리와 관련된 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계,
    상기 핵심 키워드 후보들 각각의 중요도 점수와 유사도 점수 중 적어도 하나를 산출하는 단계, 그리고
    상기 중요도 점수와 상기 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 이용하여 상기 핵심 키워드 후보들 중에서 핵심 키워드를 선정하는 단계
    를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  2. 제1항에서,
    상기 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계 이전에는,
    검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하고, 추출된 상기 공통 키워드를 이용하여 상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계를 더 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  3. 제2항에서,
    상기 공통 키워드 목록은,
    상기 공통 키워드의 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 공통 키워드가 포함된 키워드 수를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  4. 제1항에서,
    상기 핵심 키워드 후보들을 추출하는 단계는,
    상기 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 후보 키워드를 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 비교하고, 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보들로 추출하는 단계를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  5. 제3항에서,
    상기 산출하는 단계는,
    상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 검색 횟수, 상기 클릭 횟수 및 상기 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 단계를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  6. 제5항에서,
    상기 산출하는 단계는,
    상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수 및 상기 쿼리와 상기 핵심 키워드 후보의 검색 결과 비교를 통해 유사도 점수를 계산하는 단계를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  7. 제6항에서,
    상기 핵심 키워드를 선정하는 단계는,
    상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 곱하여 최종 점수를 산출하고, 상기 최종 점수가 가장 높은 핵심 키워드 후보를 상기 핵심 키워드로 선정하는 단계를 포함하는 핵심 키워드 선정 방법.
  8. 검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하되, 상기 공통 키워드의 검색 횟수 및 클릭 횟수를 포함하는 공통 키워드 목록을 생성하는 공통 키워드 추출부,
    인터넷 검색을 위한 쿼리를 수신하는 쿼리 수신부, 그리고
    상기 공통 키워드 목록으로부터 상기 쿼리와 관련된 하나 이상의 핵심 키워드 후보를 추출하고, 추출된 상기 핵심 키워드 후보의 중요도 점수 및 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 이용해 핵심 키워드를 선정하는 핵심 키워드 선정부
    를 포함하는 핵심 키워드 선정 장치.
  9. 제8항에서,
    상기 핵심 키워드 선정부는,
    상기 쿼리로부터 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 상기 후보 키워드를 비교해 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보로 추출하는 핵심 키워드 후보 추출부, 그리고
    추출된 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 계산하는 계산부
    를 포함하는 핵심 키워드 선정 장치.
  10. 제9항에서,
    상기 계산부는,
    상기 핵심 키워드 후보 별로 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 핵심 키워드 후보가 포함된 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 중요도 계산부, 그리고
    상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수 및 상기 쿼리와 상기 핵심 키워드 후보의 검색 결과 비교를 통해 유사도 점수를 계산하는 유사도 계산부
    를 포함하는 핵심 키워드 선정 장치.
  11. 제10항에서,
    상기 중요도 계산부는,
    상기 키워드 수의 로그 값과 상기 검색 횟수의 로그 값을 곱하고, 상기 클릭 횟수의 로그 값을 합산하여 상기 중요도 점수를 산출하는 핵심 키워드 선정 장치.
  12. 제10항에서,
    상기 유사도 계산부는,
    상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이에 대한 점수, 상기 핵심 키워드 후보가 쿼리로 추출된 횟수에 대한 점수 및 상기 쿼리와 상기 공통 키워드 후보의 상기 검색 결과 비교에 대한 점수를 합산하여 상기 유사도 점수를 산출하는 핵심 키워드 선정 장치.
  13. 검색 서비스 제공 시스템이 검색 서비스를 제공하는 방법에서,
    검색 데이터베이스의 검색 기록에서 공통 키워드를 추출하여 공통 키워드 목록을 생성하는 단계,
    검색을 위한 쿼리가 입력되면, 입력된 상기 쿼리와 매칭되는 핵심 키워드를 요청하는 단계,
    핵심 키워드 후보 별로 중요도 점수 및 유사도 점수 중 적어도 하나 이상을 계산하여 핵심 키워드를 선정하는 단계, 그리고
    선정된 상기 핵심 키워드를 이용해 검색한 검색 결과 목록을 제공하는 단계를 포함하는 검색 서비스 제공 방법.
  14. 제13항에서,
    상기 핵심 키워드를 선정하는 단계는,
    상기 쿼리로부터 하나 이상의 후보 키워드를 생성하고, 상기 공통 키워드 목록의 공통 키워드와 상기 후보 키워드를 비교해 일치하는 후보 키워드를 상기 핵심 키워드 후보로 추출하는 단계, 그리고
    추출된 상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 중요도 점수 및 상기 유사도 점수를 계산하는 단계
    를 포함하는 검색 서비스 제공 방법.
  15. 제14항에서,
    상기 핵심 키워드 후보를 추출하는 단계는,
    상기 쿼리에 대한 띄어 쓰기 및 형태소 분석을 통해 상기 후보 키워드를 생성하는 검색 서비스 제공 방법.
  16. 제14항에서,
    상기 계산하는 단계는,
    상기 핵심 키워드 후보 별로 검색 횟수, 클릭 횟수 및 상기 핵심 키워드 후보가 포함된 키워드 수를 이용하여 상기 중요도 점수를 계산하는 단계를 포함하는 검색 서비스 제공 방법.
  17. 제16항에서,
    상기 계산하는 단계는,
    상기 핵심 키워드 후보 별로 상기 핵심 키워드 후보의 키워드 길이를 이용하여 상기 유사도 점수를 계산하는 단계를 더 포함하는 검색 서비스 제공 방법.
  18. 제13항에서,
    상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계는,
    상기 검색 기록에서 상기 공통 키워드를 추출하고, 상기 공통 키워드의 검색 횟수 및 클릭 횟수를 포함하는 상기 공통 키워드 목록을 생성하는 단계를 포함하는 검색 서비스 제공 방법.
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