KR20170071495A

KR20170071495A - 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스

Info

Publication number: KR20170071495A
Application number: KR1020177010097A
Authority: KR
Inventors: 펭 웨이
Original assignee: 알리바바 그룹 홀딩 리미티드
Priority date: 2014-10-20
Filing date: 2015-10-10
Publication date: 2017-06-23
Also published as: CN105589853B; EP3211541A1; EP3211541A4; CN105589853A; KR102066330B1; JP2017531882A; US10803091B2; SG11201702765PA; SG10201903470VA; JP6542887B2; WO2016062197A1; US20170220669A1

Abstract

본 출원은 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스를 개시한다. 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법은, 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하는 단계와, 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하는 단계와, 카테고리 변경 항목에 포함된 제 1 카테고리 식별자(ID)와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 통계적 시작 시간에 기초하여 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하는 단계와, 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하는 단계와, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 1 대응관계를 포함하는 제 1 카테고리 디렉토리를 수정하여 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리를 획득하고, 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계를 포함한다. 본 출원을 사용하면 자원 처리 기록의 분류의 정확성이 개선될 것이다.

Description

카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스{A METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING A CATEGORY DIRECTORY, AND AN AUTOMATIC CLASSIFICATION METHOD AND DEVICE}

본 출원은 컴퓨터 처리의 기술 분야에 관한 것으로, 특히, 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스에 관한 것이다.

컴퓨터 처리의 기술 분야에서, 자원 처리를 완료할 때, 자원 처리 시스템은 일반적으로 자원 처리 프로세스를 설명하는 기록을 생성한다. 그런 자원 처리 기록은 일반적으로 사용자 정보, 처리 측 정보, 자원량, 자원 처리 시간 등을 포함할 수 있다. 그런 자원 처리 기록은 사용자에 의한 기록의 통계적 분석 등을 용이하게 하기 위해 다수의 카테고리로 분류될 수 있다.

카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 기존의 방법은, 자원 처리 기록 내의 처리 측 정보를 카테고리 디렉토리 내의 카테고리 명칭으로서 사용하고, 동일한 처리 측 정보를 갖는 모든 기록을 그 카테고리 명칭 하의 동일한 카테고리로 그룹화하는 단계를 포함하고, 카테고리 디렉토리는 각 카테고리에 대한 모든 카테고리 명칭을 포함한다.

본 출원을 작성하는 과정에서, 기존의 기술은, 자원 처리 시스템이 복수의 서브 시스템을 포함할 수 있으므로, 자원 처리 시스템에 의해 생성된 자원 처리 기록에 포함된 처리 측 정보가 변경될 수 있는 문제점 포함하는 것으로 식별되었다. 따라서, 기존의 카테고리 분류 기술을 사용하면, 동일한 카테고리로 분류되는 것으로 가정되는 자원 처리 기록이, 실제로 다수의 상이한 카테고리로 분류될 수 있다. 결과적으로, 생성된 카테고리 디렉토리는 정확한 분류 결과를 반영하지 않을 수도 있다.

본 출원의 실시예는, 자원 처리 기록의 분류의 정확성을 향상시키기 위해, 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스를 제공하는 것을 목적으로 한다.

특히, 전술된 기술적 문제점을 해결하기 위해, 본 출원의 실시예는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스를 제공한다.

카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법은, 자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하는 단계와, 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 사용자가 제 1 카테고리 ID를 갖는 제 1 카테고리를 제 2 카테고리 ID를 갖는 제 2 카테고리로 변경하는 것을 나타내는 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하는 단계와, 상기 카테고리 변경 항목에 포함된 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하는 단계와, 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 상기 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하는 단계와, 상기 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 상기 제 1 대응관계를 포함하는 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리로 수정하고 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계와, 상기 제 1 통계적 분석 결과가 상기 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계를 포함한다.

카테고리 디렉토리 결정 방법을 이용하여 결정된 카테고리 디렉토리에 기초하여 자원 처리 기록을 분류하는 자동 분류 방법은, 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신하는 단계와, 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 상기 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계를 사용하여 상기 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하는 단계와, 상기 분류 결과를 사용자에게 반환하는 단계를 포함한다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스는, 제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛, 카테고리 변경 항목 생성 유닛, 제 1 시간 간격 결정 유닛, 제 1 통계적 분석 유닛 및 디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛을 포함한다. 제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛은, 자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하도록 동작 가능하고, 상기 카테고리 변경 항목 생성 유닛은, 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 제 1 카테고리 ID를 갖는 제 1 카테고리를 제 2 카테고리 ID를 갖는 제 2 카테고리로 변경함을 나타내는 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하도록 동작 가능하고, 상기 제 1 시간 간격 결정 유닛은, 상기 카테고리 변경 항목에 포함된 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하도록 동작 가능하고, 상기 제 1 통계적 분석 유닛은, 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하도록 동작 가능하고, 상기 디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛은, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 1 대응관계를 포함하는 제 1 카테고리 디렉토리를 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리로 변경하고 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하고, 상기 제 1 통계적 분석 결과가 상기 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하도록 동작 가능하다.

자동 분류 디바이스는, 수신 유닛, 디폴트 카테고리 분류 유닛 및 피드백 유닛을 포함하는데, 상기 수신 유닛은 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신하도록 동작 가능하고, 상기 디폴트 카테고리 분류 유닛은 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계를 사용하여 상기 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하도록 동작 가능하고, 상기 피드백 유닛은 상기 분류 결과를 상기 사용자에게 반환하도록 동작 가능하다.

구현 실시예의 기술적 해결책에 의해 예시된 바와 같이, 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 개시된 방법 및 디바이스는 처리 측 정보를 분석하여 처리 측 정보와 카테고리 사이의 대응관계를 결정한다. 따라서, 유사한 자원 처리 기록은 동일한 카테고리에 대응할 것이므로 분류 결과의 정확성이 향상된다. 한편, 카테고리를 변경하기 위한 사용자 메시지가 수신되고, 결정된 카테고리 디렉토리가 사용자의 요구에 맞는 것을 보장하기 위해 기존 카테고리 디렉토리가 사용자 카테고리 변경 메시지에 기초하여 갱신되므로, 분류 결과의 정확성은 더욱 향상된다. 자동 분류 방법 및 디바이스는 카테고리 디렉토리 결정 방법 및 디바이스를 통해 획득된 결과를 사용하여 자원 처리 기록을 분류한다. 따라서, 획득된 분류 결과의 정확성이 향상된다. 또한, 계속적으로 갱신되는 카테고리 디렉토리에 따라 분류를 수행함으로써 분류 결과는 사용자의 분류 요구를 더 잘 충족시킬 수 있다.

본 출원의 실시예 및/또는 기존의 기술에서의 기술적 해결책을 보다 명확하게 설명하기 위해, 첨부된 도면들이 여기에서 간략하게 설명된다. 명백하게, 본 명세서에 설명된 첨부 도면은 단지 본 출원의 몇몇 예시적인 실시예를 나타내며, 당업자는 창의적인 노력없이 이들 첨부 도면으로부터 다른 도면을 추가로 유도할 수 있다.
도 1은 본원에 따른 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 1 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 2는 본원에 따른 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 2 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 3은 본원에 따른 자동 분류 방법의 제 1 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본원에 따른 자동 분류 방법의 제 2 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 5는 본원에 따른 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 디바이스의 실시예의 블록도를 도시한다.
도 6은 본원에 따른 자동 분류 디바이스의 실시예의 블록도를 도시한다.

본원의 실시예는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법 및 디바이스와, 자동 분류 방법 및 디바이스를 제공한다.

실시예에서의 기술적 해결책에 대한 다음의 상세한 설명은, 관련 기술 분야의 사람들로 하여금, 본원의 일부를 형성하는 첨부된 도면에 대한 참조를 통해 본원의 기술적 해결책을 더 잘 이해할 수 있게 한다. 명백하게, 여기에 설명된 실시예는 단지 본 발명의 전부가 아닌 몇몇 실시예를 나타낼 뿐이며, 당업자는 임의의 창의적인 노력없이 이들 실시예로부터 다른 실시예/예를 도출할 수 있을 것이며, 이들 중 임의의 것 및 전부는 본원의 범위에 포함된다.

자원 처리 기록을 정확하게 분류하기 위해서는, 정확한 분류 결과를 초래할 정확한 카테고리 디렉토리가 필요하다.

다음은 본원에 따른 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 실시예를 설명한다.

도 1은 본원에 따른 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 1 실시예의 흐름도를 도시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 카테고리 디렉토리 결정 방법은 이하의 단계들을 포함할 수 있다.

S101: 자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정한다.

제 1 카테고리 디렉토리는 자원 처리 기록의 처리 측 정보와, 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 결정된다. 처리 측 정보는 자원 처리 시스템 명칭, 자원 처리 시스템 특성 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.

처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 1 대응관계는 사전 설정될 수 있다.

제 1 대응관계는 처리 당사자 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 제 1 대응관계는 처리 측 정보와 연관된 처리 당사자에 기초하여 결정될 수 있고/있거나 처리 측 정보와 연관된 처리 당사자의 특성에 기초하여 결정될 수 있다.

예를 들어, 자원 시스템 A는 서브 시스템 a1 및 a2를 포함할 수 있고, 제 1 대응관계에서, a1 또는 a2의 내용을 포함하는 처리 측 정보는 모두 "A"라는 카테고리에 대응할 수 있다. 다른 예에서, 자원 시스템 B 및 자원 시스템 C는 모두 운송을 위한 자원 처리 시스템과 관련된다. 제 1 대응관계에서, 내용 B 또는 C를 포함하는 처리 측 정보는 모두 "운송"이라는 카테고리에 대응할 수 있다.

제 1 대응관계는 또한 처리 측 정보의 키워드 분석에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 처리 측 정보가 "가수 A의 노래"를 포함하는 경우, 처리 측 정보의 키워드 분석은 상기 "노래" 및 "가수 A"가 모두 음악 도메인에 속함을 나타낼 수 있다. 따라서, "가수 A의 노래"의 처리 측 정보와 "음악"이라는 카테고리 사이에 대응관계가 성립될 수 있다.

제 1 대응관계에서, 하나 이상의 처리 측 정보는 단일 카테고리에 대응할 수 있다.

자원 처리 기록에 포함된 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 1 대응관계에 기초하여, 제 1 카테고리 디렉토리가 결정될 수 있다. 제 1 카테고리 디렉토리는 하나 이상의 카테고리의 카테고리 식별자("카테고리 ID") 및 연관된 카테고리 명칭을 포함할 수 있다. 카테고리 디렉토리는 또한 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 1 대응관계를 포함할 수 있다.

S102: 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성한다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신할 수 있다. 카테고리 변경 메시지는 자원 처리 기록의 카테고리를 변경하는 것을 나타낸다. 그런 카테고리 변경 메시지는, 사용자 식별자("사용자 ID"), 자원 처리 기록에 포함된 처리 측 정보, 카테고리 변경 시간, 변경 전의 카테고리 ID("변경 전 카테고리 ID") 및 변경 후의 카테고리 ID("변경 후 카테고리 ID")를 포함할 수 있다. 그런 사용자 카테고리 변경 메시지는 사용자가 카테고리 분류를 수정하면 자동으로 생성되어 카테고리 디렉토리 결정 디바이스로 전송될 수 있다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 수신된 카테고리 변경 메시지에 기초하여 카테고리 변경 항목을 생성할 수 있다. 카테고리 변경 항목은, 카테고리 변경 내용, 사용자 ID 및 카테고리 변경 시간을 포함할 수 있다. 카테고리 변경 내용은 처리 측 정보, 변경 전 카테고리 ID 및 변경 후 카테고리 ID를 포함할 수 있다.

S103: 카테고리 변경 항목에 포함된 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정한다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 카테고리 변경 항목에 포함된 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정할 수 있다. 제 1 카테고리 ID는 카테고리 변경 내용 내의 변경 전 카테고리 ID들 중 하나일 수 있다.

제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간의 결정은, 제 1 카테고리 ID가 속하는 관련 카테고리 디렉토리에서 제 1 카테고리 ID가 수정되기 직전의 시점을 통계적 시작 시간으로서 설정하는 것을 포함할 수 있다.

통계적 시작 시간을 결정하는 동작은 사전 설정된 시간 간격으로 반복적으로 수행될 수 있다. 사전 설정된 시간 간격은 사용자에 의해 카테고리 디렉토리 결정 디바이스를 사용하여 사전 설정될 수 있다.

제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격은 결정된 통계적 시작 시간에 기초하여 결정될 수 있다. 구체적으로, 예를 들면, 통계적 시작 시간과 현재 시간 사이의 기간이 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격으로 취해질 수 있다.

S104: 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득한다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스는, 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득할 수 있다. 구체적으로, 예를 들면, 통계적 분석은, 제 1 카테고리 ID와 동일한 변경 전 카테고리 ID를 각각 포함하는 제 1 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수를 제 1 총량으로서 획득할 수 있다. 제 2 총량은 제 1 후보 카테고리 변경 항목에 포함된 사용자 ID 유형의 총 개수로서 획득될 수 있다. 상기 통계적 분석은 또한, 각각 상기 제 1 후보 카테고리 변경 항목 중에 있으며 제 2 카테고리 ID와 동일한 변경 후 카테고리 ID를 더 포함하는 제 2 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수를 제 3 총량으로서 획득할 수 있다. 제 4 총량은 제 2 후보 카테고리 변경 항목에 포함된 사용자 ID 유형의 총 개수로서 획득될 수 있다. 제 2 카테고리 ID는 제 1 카테고리 ID와 다르다.

제 1 통계적 분석 결과는 제 1 총량, 제 2 총량, 제 3 총량 및 제 4 총량을 포함할 수 있다.

예시적인 예에서, 제 1 카테고리 ID는 "A"일 수 있고 제 2 카테고리 ID는 "B"일 수 있다. 통계적 분석은 변경 전 카테고리 ID "A"를 각각 포함하는 모든 카테고리 변경 항목을 제 1 후보 카테고리 변경 항목으로 식별할 수 있다. 제 1 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수는 제 1 총량으로서 획득된다. 제 1 후보 카테고리 변경 항목에 포함된 사용자 ID 유형의 총 개수는 제 2 총량으로서 획득될 수 있다. 통계적 분석은 변경 후 카테고리 ID "B"를 각각 포함하는 모든 제 1 후보 카테고리 변경 항목을 제 2 후보 카테고리 변경 항목으로서 식별할 수 있다. 제 2 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수는 제 3 총량으로서 획득될 수 있다. 제 2 후보 카테고리 변경 항목에 포함된 사용자 ID 유형의 총 개수는 제 4 총량으로서 획득될 수 있다.

S105: 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 1 대응관계를 포함하는 제 1 카테고리 디렉토리를 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리로 변경하고 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하며, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정한다.

제 1 통계적 분석 결과는 제 1 사전 설정 규칙과 비교될 수 있다. 제 1 사전 설정 규칙은 제 1 카테고리 디렉토리 및 제 1 대응관계가 수정되어야 할지 여부를 결정하는데 사용될 수 있다.

제 1 사전 설정 규칙은 다음의 규칙, 즉,

제 1 통계적 분석 결과의 제 1 총량은 제 1 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 1 사전 설정 임계치는 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목의 총 개수보다 작거나 같을 것,

제 1 통계적 분석 결과의 제 2 총량은 제 2 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 2 사전 설정 임계치는 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목 내의 사용자 ID 유형의 총 개수보다 작거나 같고, 제 2 사전 설정 임계치는 제 1 총량보다 작거나 같을 것,

제 1 통계적 분석 결과의 제 3 총량은 제 3 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 3 사전 설정 임계치는 제 1 총량보다 작거나 같을 것,

제 1 통계적 분석 결과의 제 4 총량은 제 4 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 4 사전 설정 임계치는 제 3 총량보다 작거나 같을 것

중 하나 이상을 포함할 수 있다.

제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 1 대응관계는, 제 1 대응관계 하에서 제 1 카테고리 ID에 이전에 대응했던 처리 측 정보가 이제 제 2 카테고리 ID에 대응하도록 수정될 수 있다. 따라서, 제 1 대응관계의 수정을 통해 제 2 대응관계가 생성된다. 제 2 카테고리 디렉토리는 제 2 대응관계에 기초하여 생성될 수 있다. 제 2 카테고리 디렉토리는 하나 이상의 카테고리 ID, 및 하나 이상의 카테고리 ID와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계를 포함할 수 있다. 제 2 카테고리 디렉토리는 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정될 수 있다.

제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 대응관계를 포함하는 제 1 카테고리 디렉토리는 수정되지 않을 것이고, 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정될 수 있다.

디폴트 카테고리 디렉토리는 본원의 실시예에 따른 최종 결정된 카테고리 디렉토리로서 사용될 수 있다.

전술된 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 1 실시예에서는, 처리 측 정보의 분석에 기초하여 처리 측 정보와 카테고리 사이의 대응관계가 결정되므로, 유사한 자원 처리 기록이 동일한 카테고리로 분류되는 것이 보장된다. 따라서, 이 방법을 사용하여 결정된 카테고리 디렉토리는 분류 결과의 정확성 향상을 초래할 것이다. 한편, 기존 카테고리 디렉토리는 수신된 사용자 카테고리 변경 메시지에 기초하여 지속적으로 갱신될 것이고, 이것은 생성된 카테고리 디렉토리가 사용자 요구에 맞는 것을 보장한다. 이는 결과적으로 분류 결과의 정확성을 향상시킨다.

도 2를 참조하여, 카테고리 디렉토리를 결정하는 방법의 제 2 실시예가 설명된다. 도 2는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 2 실시예의 예시적인 흐름도를 도시한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 도 1에 도시된 제 1 실시예에 비해, 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 2 실시예는 다음의 동작을 포함한다.

S106: 사용자와 관련하여 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 3 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여, 제 2 통계적 분석 결과를 획득한다.

제 1 시간 간격 내의 개별 사용자의 카테고리 변경 항목은 제 3 카테고리 ID를 포함하는 항목을 식별하기 위해 통계적으로 분석될 수 있다. 제 2 통계적 분석 결과가 획득될 수 있다.

구체적으로, 예를 들어, 통계적 분석은 제 1 시간 간격 내에서 특정 사용자와 관련하여 생성되고 제 3 카테고리 ID와 동일한 변경 전 카테고리 ID를 포함하는 제 3 후보 카테고리 변경 항목을 식별할 수 있다. 제 3 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수는 제 5 총량으로서 획득될 수 있다. 또한, 통계적 분석은, 제 3 후보 카테고리 변경 항목 중에서 제 4 카테고리 ID와 동일한 변경 후 카테고리 ID를 더 포함하는 제 4 후보 카테고리 변경 항목을 식별할 수 있다. 제 4 후보 카테고리 변경 항목의 총 개수는 제 6 총량으로서 획득될 수 있다. 제 3 카테고리 ID와 제 4 카테고리 ID는 각각, 특정 사용자로부터 수신된 카테고리 변경 메시지에 포함된 변경 전 카테고리 ID와 변경 후 카테고리 ID 일 수 있다.

제 2 통계적 분석 결과는 제 5 총량 및 제 6 총량을 포함할 수 있다.

S107: 제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리를 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 3 대응관계를 포함하는 제 3 카테고리 디렉토리로 변경하고, 제 3 카테고리 디렉토리를 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리로서 설정한다.

제 2 통계적 분석 결과는 제 2 사전 설정 규칙과 비교될 수 있다. 제 2 사전 설정 규칙은 제 2 카테고리 디렉토리 및 제 2 대응관계가 수정될 필요가 존재하는지 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있다.

제 2 사전 설정 규칙은 다음 규칙, 즉,

제 2 통계적 분석 결과의 제 5 총량은 제 5 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 5 사전 설정 임계치는 사용자로부터 카테고리 변경 메시지가 수신될 때 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목의 총 개수보다 작거나 같을 것,

제 2 통계적 분석 결과의 제 6 총량은 제 6 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 제 6 사전 설정 임계치는 제 5 총량보다 작거나 같을 것

중 하나 이상을 포함할 수 있다.

제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 2 대응관계는, 제 2 대응관계 하에서 제 3 카테고리 ID에 이전에 대응했던 처리 측 정보가 이제 제 4 카테고리 ID에 대응하도록 수정될 수 있다. 따라서, 제 2 대응관계의 수정을 통해 제 3 대응관계가 생성된다. 제 3 카테고리 디렉토리는 제 3 대응관계에 기초하여 생성될 수 있다. 제 3 카테고리 디렉토리는 하나 이상의 카테고리 ID, 및 하나 이상의 카테고리 ID와 처리 측 정보 사이의 제 3 대응관계를 포함할 수 있다. 제 3 카테고리 디렉토리는 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리로서 설정될 수 있다.

제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 사용자에 대해 어떠한 사용자 카테고리 디렉토리도 설정되지 않을 것이다.

카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 1 실시예에 의해 결정된 디폴트 카테고리 디렉토리에 추가하여, 전술된 제 2 실시예는 특정 사용자에 연관된 사용자 카테고리 디렉토리를 결정할 수 있고, 이것은 사용자 요구가 충족되는 것과 분류 정확성이 개선되는 것을 또한 보장한다.

회계(accounting) 카테고리를 결정하는 예시적인 시나리오는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 전술된 방법들을 더 설명하기 위해 사용될 수 있다.

예시적 시나리오에서, 상인 "A"의 정보는 상인 명칭 "A", 여성복을, 상인 "B"의 정보는 상인 명칭 "B", 세라믹 타일을, 상인 "C"의 정보는 상인 명칭 "C", 소파를, 상인 "D"의 정보는 상인 명칭 "D", 택시 예약 소프트웨어 개발 회사를, 상인 "E"의 정보는 상인 명칭 "E", "가수 A의 노래"를 포함할 수 있다.

제 1 대응관계에 기초하여, 각 상인에 대한 회계 카테고리가 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 대응관계 하에서, 상인 "A"는 카테고리 "의류"에 대응할 수 있고, 상인 "B"는 카테고리 "가정용 장식"에 대응할 수 있고, 상인 "C"는 카테고리 "가정용 장식"에 대응할 수 있고, 상인 "D"는 카테고리 "운송"에 대응할 수 있으며, 상인 "E"는 카테고리 "음악"에 대응할 수 있다. 아래의 표 1은 상인과 카테고리 사이의 대응관계를 보여준다.

표 1의 회계 카테고리는 제 1 회계 카테고리 디렉토리일 수 있다.

사용자가 제 1 회계 카테고리 디렉토리 내의 회계 카테고리에 만족하지 않으면, 사용자는 그 회계 동작에서 회계 카테고리를 수정할 수 있다. 카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 사용자가 회계 카테고리를 변경했음을 나타내는 메시지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 카테고리 변경 메시지는, 사용자 '1', 상인 'B', 2014년 1월 1일, 변경 전 카테고리 '가정용 장식', 변경 후 카테고리 '건축 자재'를 포함할 수 있다. 사용자 카테고리 변경 메시지에 기초하여, 카테고리 변경 항목이 생성될 수 있다. 카테고리 변경 항목은, "B_가정용 장식_건축 자재", "1", "20140101"을 포함할 수 있으며, 여기서 "B_가정용 장식_건축 자재"는 회계 카테고리 변경의 내용일 수 있다. 마찬가지로, 다수의 사용자 카테고리 변경 메시지가 이 사용자 "1" 및/또는 다른 사용자로부터 수신될 수 있으며, 이에 대응하여, 다수의 카테고리 변경 항목이 생성될 것이다.

먼저, 카테고리 변경 항목에 포함된 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간이 결정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 카테고리 ID가 "가정용 장식"인 경우, 제 1 카테고리 ID "가정용 장식"이 변경되기 직전의 시점, 예를 들면 2013년 5월 1일이 통계적 시작 시간으로 사용될 수 있다. 현재 날짜가 2014년 4월 30일이라고 가정하면, 제 1 시간 간격은 2013년 5월 1일부터 2014년 4월 30일까지의 기간으로 결정될 수 있다.

제 1 시간 간격(2013년 5월 1일부터 2014년 4월 30일까지) 내에는, 예를 들어, 각각 변경 전 카테고리 "가정용 장식"을 포함하는 50000개의 카테고리 변경 항목이 있다(즉, 제 1 총량은 50000임). 50000개의 카테고리 변경 항목 중에는 40000개의 사용자 ID 유형이 있다(즉, 제 2 총량은 40000임). 50000개의 카테고리 변경 항목 중에는, 각각 변경 후 카테고리 "건축 자재"를 포함하는 45000개의 카테고리 변경 항목이 있다(즉, 제 3 총량은 45000임). 45,000개의 카테고리 변경 항목 중에는 30000개의 사용자 ID 유형이 있다(즉, 제 4 총량은 30000임).

가정되는 제 1 사전 설정 규칙은, 제 3 총량이 40,000보다 크거나 같고, 제 4 총량이 20000보다 크거나 같을 것을 포함한다. 따라서, 상기 제 1 통계 결과는 제 1 사전 설정 규칙을 만족시킨다. 따라서, 상인 "B"와 회계 카테고리 "가정용 장식" 사이의 제 1 대응관계는 상인 "B"와 회계 카테고리 "건축 자재" 사이의 제 2 대응관계로 변경된다. 상인과 회계 카테고리 사이의 제 2 대응관계는 아래의 표 2와 같다.

표 2의 회계 카테고리는 제 2 회계 카테고리 디렉토리일 수 있다.

사용자의 특정 요구를 처리하기 위해, 사용자에 대해 맞춤식 회계 카테고리 디렉토리가 생성될 수 있다. 예를 들어, 통계적 분석은 제 1 시간 간격(2013년 5월 1일부터 2014년 4월 30일까지) 동안 사용자 "1"에 대해 생성되고 변경 전 카테고리 "가정용 장식"을 포함하는 카테고리 변경 항목을 식별할 수 있다. 그런 카테고리 변경 항목의 총량(예를 들어, 1000)은 제 5 총량일 수 있다. 1000개의 카테고리 변경 항목 중에서 800개는 변경 후 카테고리 "가구"를 포함한다. 따라서 제 6 총량은 800이다. 제 2 통계적 분석 결과는 제 5 총량 1000 및 제 6 총량 800을 포함한다.

가정되는 제 2 사전 설정 규칙은, 제 5 총량이 800보다 크거나 같고 제 6 총량이 600보다 크거나 같을 것을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 제 2 통계적 분석 결과는 제 2 사전 설정 규칙을 만족시킨다. 따라서, 상인 "C"와 회계 카테고리 "가정용 장식" 사이의 대응관계는 상인 "C"와 회계 카테고리 "가구" 사이의 대응관계로 변경될 수 있다. 상인과 회계 카테고리 사이의 제 3 대응관계는 아래 표 3과 같다.

표 3의 회계 카테고리는 사용자 회계 카테고리 디렉토리일 수 있다. 사용자 회계 카테고리 디렉토리는 사용자 "1"에 대해 맞춤화되며 오로지 사용자 "1"에 관련된 회계 기록에만 사용된다.

이하, 자동 분류 방법의 실시예가 설명될 것이다.

도 3은 자동 분류 방법의 제 1 실시예의 예시적 흐름도를 도시한다. 도 3에 도시된 클래스 분류 방법은, 도 1에 도시된 카테고리 디렉토리를 결정하는 제 1 실시예에 따라 결정된 카테고리 디렉토리를 사용할 수 있다. 자동 분류 방법은 아래의 동작을 포함할 수 있다.

S301: 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신한다. 사용자가 보낸 자원 처리 기록이 수신될 수 있다. 자원 처리 기록은, 사용자 ID, 처리 측 정보, 자원량, 자원 처리 시간 및 기타 정보를 포함할 수 있다.

S302: 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계에 기초하여 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득한다. 처리 측 정보는 자원 처리 기록으로부터 획득될 수 있으며, 제 2 대응관계는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 1 실시예를 사용하여 획득될 수 있다. 이어서, 획득된 처리 측 정보와 디폴트 카테고리 디렉토리 사이의 제 2 대응관계에 기초하여 자원 처리 기록이 분류되어 분류 결과를 획득할 수 있다.

S303: 사용자에게 분류 결과를 반환한다.

도 4는 자동 분류 방법의 제 2 실시예의 예시적 흐름도를 도시한다. 도 4에 도시된 자동 분류 방법은, 도 2에 도시된 카테고리 디렉토리를 결정하는 제 2 실시예에 따라 결정된 카테고리 디렉토리를 사용할 수 있다. 자동 분류 방법은 다음과 같은 동작을 포함할 수 있다.

S401: 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신한다. 사용자가 보낸 자원 처리 기록이 수신될 수 있다. 자원 처리 기록은, 사용자 ID, 처리 측 정보, 자원량, 자원 처리 시간 및 기타 정보를 포함할 수 있다.

S402: 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는지 여부를 조회한다. 그런 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는 경우, 사용자 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 3 대응관계에 기초하여 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득한다. 그런 사용자 카테고리 디렉토리 및 제 3 대응관계는 분류 시에 디폴트 카테고리 디렉토리보다 우선 순위를 갖는다.

S403: 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하지 않는 경우, 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계에 기초하여 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득한다.

S404: 사용자 카테고리 디렉토리에 기초하여 또는 디폴트 카테고리 디렉토리에 기초하여 획득되는 분류 결과를 사용자에게 반환한다.

자동 분류 방법의 전술된 제 2 실시예는, 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 제 2 실시예에 대응한다. 이러한 분류 방법은 보다 정확한 분류 결과를 생성할 수 있고, 획득된 분류 결과가 특정 사용자의 분류 요구에 부합하도록 맞춤화된 사용자 특정 카테고리 디렉토리를 사용하여 분류 동작을 수행할 수 있다.

카테고리 디렉토리 결정 디바이스의 실시예가 이하에서 설명될 것이다.

도 5는 카테고리 디렉토리 결정 디바이스의 실시예의 블록도를 도시한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 카테고리 디렉토리 결정 디바이스는, 제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛(501)과, 카테고리 변경 항목 생성 유닛(502)과, 제 1 시간 간격 결정 유닛(503)과, 제 1 통계적 분석 유닛(504)과, 디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛(505)을 포함할 수 있다.

제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛(501)은, 자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하도록 동작할 수 있다.

카테고리 변경 항목 생성 유닛(502)은 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 카테고리 변경 메시지의 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하도록 동작할 수 있다.

제 1 시간 간격 결정 유닛(503)은, 카테고리 변경 항목에 포함된 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 통계적 시작 시간에 기초하여 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하도록 동작할 수 있다 .

제 1 통계적 분석 유닛(504)은, 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하도록 동작할 수 있다.

디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛(505)은, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 1 대응관계를 포함하는 제 1 카테고리 디렉토리를 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리로 변경하고 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하며, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하도록 동작할 수 있다.

또한, 카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 제 2 통계적 분석 유닛(506) 및 사용자 카테고리 디렉토리 결정 유닛(507)을 또한 포함할 수 있다.

제 2 통계적 분석 유닛(506)은 제 1 시간 간격 내에서 사용자와 관련하여 생성되고 제 3 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 2 통계 결과를 획득하도록 동작할 수 있다.

사용자 카테고리 디렉토리 결정 유닛(507)은, 제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리를 제 3 대응관계를 포함하는 제 3 카테고리 디렉토리로 변경하도록 동작할 수 있다. 제 3 카테고리 디렉토리는 사용자에 대한 사용자 카테고리 디렉토리로서 설정될 수 있다.

상기 카테고리 디렉토리 결정 디바이스는 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법을 구현하여 원하는 기술적 효과를 달성하기 위해 카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법의 실시예와 연관될 수 있다.

도 6은 자동 분류 디바이스의 실시예의 블록도를 도시한다. 도 6에 도시된 바와 같이, 자동 분류 디바이스는 수신 유닛(601), 디폴트 카테고리 분류 유닛(602) 및 피드백 유닛(603)을 포함할 수 있다.

수신 유닛(601)은 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신하도록 동작할 수 있다.

디폴트 카테고리 분류 유닛(602)은 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계를 사용하여 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하도록 동작할 수 있다.

피드백 유닛(603)은 사용자에게 분류 결과를 반환하도록 동작할 수 있다.

또한, 자동 분류 디바이스는 사용자 특정 분류 유닛(604)을 또한 포함할 수 있다.

사용자 특정 분류 유닛(604)은 수신된 자원 처리 기록의 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는지 여부를 조회하도록 동작할 수 있다. 그런 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는 경우, 사용자 특정 분류 유닛(604)은 사용자 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 3 대응관계에 기초하여 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득할 것이다. 분류 결과는 피드백 유닛(603)을 통해 사용자에게 반환될 것이다. 사용자와 연관된 그런 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하지 않는 경우, 사용자 특정 분류 유닛(604)은 분류의 조작을 디폴트 카테고리 분류 유닛(602)에 넘길(transfer) 것이다.

전술한 자동 분류 디바이스의 실시예는 예상되는 기술적 효과를 얻기 위해 자동 분류 방법을 구현할 때 자동 분류 방법의 실시예와 연관될 수 있다.

1990 년대에, 기술의 개선은 하드웨어의 개선(예를 들어, 다이오드, 트랜지스터, 스위치 등과 같은 회로 설계의 개선) 또는 소프트웨어의 개선(예를 들어, 개선된 프로세스 흐름)으로 명백히 구별될 수 있다. 그러나, 기술 개발에 따라 요즘에는 많은 방법 프로세스의 개선이 하드웨어 회로 구조의 직접적인 개선으로 간주되어 왔다. 설계자는 대부분의 경우 개선된 방법 프로세스 흐름을 하드웨어 회로에 임베딩하여 해당 하드웨어 회로 구조를 획득했다. 따라서, 프로세스 흐름의 개선이 하드웨어 모듈에서 달성될 수 없다는 생각은 근거가 없다. 예를 들어, FPGA(Field Programmable Gate Array)와 같은 PLD(Programmable Logic Device)는 로직 기능이 프로그래밍을 통해 사용자에 의해 결정되는 집적 회로이다. 설계자는 PLD를 프로그래밍하여, 칩 제조자가 전용 집적 회로 칩을 설계 및 제조하게 하지 않으면서, PLD에 디지털 시스템을 통합한다. 또한, 그런 "칩 프로그래밍"은 소프트웨어 개발에 사용되는 소프트웨어 컴파일러와 유사한 로직 컴파일러 소프트웨어를 통해 달성될 수 있다. 컴파일 전의 오리지널 코드는 HDL(hardware description language)이라고 하는 특정 프로그래밍 언어로 기록될 수 있다. HDL은, ABEL(Advanced Boolean Expression Language), AHDL(Altera Hardware Description Language), 컨플루언스(Confluence), CUPL(Cornell University Programming Language), HDCal, JHDL(Java Hardware Description Language), 라바(Lava), 로라(Lola), MyHDL, PALASM, RHDL(Ruby Hardware Description Language) 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 현재 일반적으로 사용되는 HDL은 VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)와 Verilog2를 포함한다. 전술한 몇몇 하드웨어 기술 언어를 사용하여 논리 프로세스 흐름을 집적 회로 상에 프로그래밍/임베딩함으로써 하드웨어 회로가 논리 프로세스 흐름을 구현할 수 있음을 당업자는 분명히 이해할 것이다.

제어기는 임의의 적절한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제어기는, 마이크로프로세서 또는 프로세서와 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 마이크로프로세서/프로세서에 의해 실행가능한 명령어, 논리 게이트, 스위치, 주문형 집적 회로(ASIC), 프로그램 가능 논리 제어기 및 내장형 마이크로 제어기를 통해 구현될 수 있다. 제어기의 예는, ARC 625D, Atmel AT9SAM, Microchip PIC18F26K20 및 Silicon Labs C8051F320을 포함하지만, 이에 한정되지 않는다. 메모리 제어기는 또한 메모리의 제어 로직의 일부로서 구현될 수 있다.

또한, 당업자는, 순수한 컴퓨터 판독 가능 프로그램 코드 방식으로 제어기를 구현하는 것 이외에, 로직 게이트, 스위치, 특수 집적 회로, 프로그램 가능 로직 제어기 및/또는 내장형 마이크로 제어기를 통해 제어기가 구현될 수 있음을 인식할 것이다. 따라서, 그런 제어기는 하드웨어 컴포넌트로 간주될 수 있고, 그 유닛들은 하드웨어 컴포넌트의 구조로 간주될 수 있다. 또한, 그런 유닛들은 기능을 달성하기 위한 소프트웨어 모듈 및 하드웨어 구조로 간주될 수 있다.

전술된 시스템, 디바이스, 모듈, 또는 유닛은, 컴퓨터 칩 또는 시스템에 의해 또는 특정 기능을 갖는 제품에 의해 구현될 수 있다.

설명의 편의상, 상기 디바이스들은 기능면에서 다양한 유닛으로 설명된다. 물론, 유닛들의 하나 이상의 기능은 본 출원을 구현할 때 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 요소로 함께 구현될 수 있다.

본 출원이 소프트웨어 및 필요한 범용 하드웨어 플랫폼에 의해 구현될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 이러한 이해에 기초하여, 본 출원의 기술적 해결책 또는 기술에 대해 이루어진 기술 진보 기여는 기본적으로 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있다. 통상적인 구성에서, 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 프로세서(CPU), 입력/출력 인터페이스, 네트워크 인터페이스, 및 메모리를 포함한다. 소프트웨어 제품은 컴퓨팅 디바이스(개인용 컴퓨터, 서버, 또는 네트워크 디바이스일 수 있음)를 본 출원의 실시예에서 설명된 방법 또는 방법의 일부를 구현하기 위해 인에이블/구성하기 위한 특정 명령어를 포함할 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어 제품은 메모리에 저장될 수 있다. 메모리는, 휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및/또는 판독 전용 메모리(ROM) 또는 플래시 RAM과 같은 비 휘발성 메모리를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 메모리는 착탈식 및 비 착탈식 매체를 포함하는 컴퓨터 저장/컴퓨터 판독 가능 매체의 예이며, 정보 저장의 임의의 방법 또는 기술에 의해 구현될 수 있다. 정보는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터일 수 있다. 컴퓨터의 저장 매체의 예는, PCM(phase change memory), SRAM(static random access memory), DRAM(dynamic random access memory) 및 다른 유형의 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM(compact disc read-only memory), DVD(digital versatile disk) 및 다른 광학 저장장치, 자기 카세트, 자기 테이프/자기 디스크 저장장치 또는 다른 자기 저장장치, 또는 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있는 임의의 다른 비-전송 매체를 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 본 명세서에 정의될 때, 컴퓨터 저장 매체/판독 가능 매체는, 변조된 데이터 신호 및 캐리어와 같은 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하지 않는다.

본 명세서에서의 다양한 실시예는 단계적 방식으로 설명된다. 상이한 실시예들 사이에 유사성이 있는 경우, 이해를 위해 그러한 실시예들 사이에서 참조가 이루어질 수 있다. 실시예들 사이의 차이가 설명될 수 있다. 예를 들어, 시스템 실시예와 관련하여, 그 개시를 이해하기 위해 방법 실시예가 참조될 수 있다.

본 출원은, 퍼스널 컴퓨터(PC), 서버, 핸드헬드 디바이스 또는 휴대용 디바이스, 태블릿형 디바이스, 멀티 프로세서 시스템, 마이크로 프로세서 기반 시스템, 셋톱 박스, 프로그램 가능한 소비자 전자 디바이스, 네트워크 PC, 미니 컴퓨터, 메인 프레임 컴퓨터, 상기 컴퓨팅 시스템 또는 디바이스 중 임의의 것을 포함할 수 있는 분산 컴퓨팅 환경, 등등과 같은 다수의 범용 또는 특수 목적 컴퓨터 시스템 환경 또는 구성에서 사용될 수 있다.

본 출원은 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 실행 가능 명령어의 일반적인 문맥으로 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은, 특정 작업을 수행하고/하거나 특정한 추상적 데이터 유형을 구현할 수 있는, 루틴, 프로그램, 객체, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포함한다. 본 출원은 분산 컴퓨팅 환경에서도 구현될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 작업은 통신 네트워크를 통해 연결된 원격 처리 디바이스에 의해 수행된다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은, 저장 디바이스를 포함하는 로컬 및/또는 원격 컴퓨터 저장 매체에 위치할 수 있다.

본 출원은 몇몇 예시적인 실시예에 의해 설명되었지만, 당업자라면 본 출원의 핵심 및 범위를 벗어나지 않고 다른 변형이 존재한다는 것을 이해할 것이며, 첨부된 청구 범위는 본 출원의 핵심 및 범위를 벗어나지 않는 그러한 변형 및 수정을 포함하는 것임을 예측할 것이다.

Claims

카테고리 디렉토리를 결정하기 위한 방법으로서,
자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하는 단계와,
사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 상기 사용자가 제 1 카테고리 ID를 갖는 제 1 카테고리를 제 2 카테고리 ID를 갖는 제 2 카테고리로 변경하는 것을 나타내는 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하는 단계와,
상기 카테고리 변경 항목에 포함된 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 상기 통계적 시작 시간에 기초하여 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하는 단계와,
상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 상기 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하는 단계와,
상기 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 상기 제 1 대응관계를 포함하는 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 수정하여 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리를 획득하고, 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계와,
상기 제 1 통계적 분석 결과가 상기 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 처리 측 정보와 상기 카테고리 사이의 상기 제 1 대응관계는, 상기 처리 측 정보와 연관된 처리 당사자, 상기 처리 당사자의 특성, 또는 상기 처리 측 정보에 포함된 키워드를 포함하는 상기 처리 측 정보를 분석하는 것에 기초하여 결정되는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 대응관계는, 카테고리에 대응하는 하나 이상의 처리 측 정보를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 카테고리 디렉토리는, 하나 이상의 카테고리의 카테고리 ID, 상기 카테고리 ID와 연관된 카테고리 명칭, 상기 처리 측 정보와 상기 하나 이상의 카테고리 사이의 상기 제 1 대응관계를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 카테고리 변경 메시지는, 사용자 ID, 연관된 자원 처리 기록의 처리 측 정보, 카테고리 변경 이벤트의 시간, 변경 전 카테고리 ID 및 변경 후 카테고리 ID를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 카테고리 변경 항목은 각각, 카테고리 변경 내용, 사용자 ID, 및 카테고리 변경 이벤트의 시간을 포함하고,
상기 카테고리 변경 내용은, 연관된 자원 처리 기록의 처리 측 정보, 변경 전 카테고리 ID 및 변경 후 카테고리 ID를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 상기 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하는 것은,
상기 제 1 카테고리 ID와 동일한 변경 전 카테고리 ID를 각각 포함하는 제 1 후보 카테고리 변경 항목의 제 1 총량을 통계적으로 분석하는 것과,
상기 제 1 후보 카테고리 변경 항목과 연관된 사용자 ID 유형의 제 2 총량을 통계적으로 분석하는 것과,
상기 제 2 카테고리 ID와 동일한 변경 후 카테고리 ID를 각각 포함하는 제 2 후보 카테고리 변경 항목의 제 3 총량을 통계적으로 분석하는 것과,
상기 제 2 후보 카테고리 변경 항목과 연관된 사용자 ID 유형의 제 4 총량을 통계적으로 분석하는 것을 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 통계적 분석 결과는, 상기 제 1 총량, 상기 제 2 총량, 상기 제 3 총량 및 상기 제 4 총량을 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 제 1 사전 설정 규칙은,
상기 제 1 총량이 제 1 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 1 사전 설정 임계치가 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목의 총 개수보다 작거나 같을 것,
상기 제 2 총량이 제 2 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 2 사전 설정 임계치가 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목 내의 사용자 ID 유형의 총 개수보다 작거나 같고, 상기 제 2 사전 설정 임계치가 상기 제 1 총량보다 작거나 같을 것,
상기 제 3 총량이 제 3 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 3 사전 설정 임계치가 상기 제 1 총량보다 작거나 같을 것,
상기 제 4 총량이 제 4 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 4 사전 설정 임계치가 상기 제 3 총량보다 작거나 같을 것
중 적어도 하나를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 1 항에 있어서,
사용자와 관련하여 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 3 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 2 통계적 분석 결과를 획득하는 단계와,
상기 제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 상기 제 2 대응관계를 포함하는 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 수정하여 상기 처리 측 정보와 상기 카테고리 사이의 제 3 대응관계를 포함하는 제 3 카테고리 디렉토리를 획득하고, 상기 제 3 카테고리 디렉토리를 상기 사용자에 대한 사용자 카테고리 디렉토리로서 설정하는 단계를 더 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 사용자와 관련하여 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 3 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하는 것은,
상기 제 3 카테고리 ID와 동일한 변경 전 카테고리 ID를 각각 포함하는 제 3 후보 카테고리 변경 항목의 제 5 총량을 통계적으로 분석하는 것과,
각각 상기 제 3 후보 카테고리 변경 항목 중에 존재하고 제 4 카테고리 ID와 동일한 변경 후 카테고리 ID를 포함하는 제 4 후보 변경 카테고리 항목의 제 6 총량을 통계적으로 분석하는 것을 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 제 2 통계적 분석 결과는 상기 제 5 총량 및 상기 제 6 총량을 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 제 2 사전 설정 규칙은,
상기 제 5 총량이 제 5 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 5 사전 설정 임계치가 상기 사용자와 관련하여 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성된 카테고리 변경 항목의 총 개수보다 작거나 같을 것,
상기 제 2 통계적 분석 결과의 상기 제 6 총량이 제 6 사전 설정 임계치보다 크거나 같고, 상기 제 6 사전 설정 임계치가 상기 제 5 총량보다 작거나 같을 것
중 적어도 하나를 포함하는
카테고리 디렉토리 결정 방법.
카테고리 결정 방법에 의해 결정된 카테고리 디렉토리를 이용하여 분류하는 자동 분류 방법으로서,
사용자로부터 자원 처리 기록을 수신하는 단계와,
디폴트 카테고리 디렉토리 내의 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계에 기초하여 상기 수신된 자원 처리 기록을 분류하는 단계와,
분류 결과를 상기 사용자에게 반환하는 단계를 포함하는
자동 분류 방법.
제 14 항에 있어서,
상기 사용자로부터 상기 자원 처리 기록을 수신할 때,
상기 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는지 여부를 조회하는 단계와,
상기 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는 경우, 상기 사용자 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 3 대응관계에 기초하여 상기 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하는 단계와,
상기 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하지 않는 경우, 디폴트 사용자 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계에 기초하여 상기 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하는 단계를 더 포함하는
자동 분류 방법.
카테고리 디렉토리 결정 디바이스로서,
제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛, 카테고리 변경 항목 생성 유닛, 제 1 시간 간격 결정 유닛, 제 1 통계적 분석 유닛 및 디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛을 포함하되,
상기 제 1 카테고리 디렉토리 결정 유닛은, 자원 처리 기록의 처리 측 정보 및 상기 처리 측 정보와 카테고리 사이의 사전 설정된 제 1 대응관계에 기초하여 제 1 카테고리 디렉토리를 결정하도록 동작 가능하고,
상기 카테고리 변경 항목 생성 유닛은, 사용자로부터 카테고리 변경 메시지를 수신하고, 제 1 카테고리 ID를 갖는 제 1 카테고리를 제 2 카테고리 ID를 갖는 제 2 카테고리로 변경함을 나타내는 카테고리 변경 내용을 포함하는 카테고리 변경 항목을 생성하도록 동작 가능하고,
상기 제 1 시간 간격 결정 유닛은, 상기 카테고리 변경 항목에 포함된 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 통계적 시작 시간을 결정하고, 상기 통계적 시작 시간에 기초하여 상기 제 1 카테고리 ID와 연관된 제 1 시간 간격을 결정하도록 동작 가능하고,
상기 제 1 통계적 분석 유닛은, 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 상기 제 1 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 1 통계적 분석 결과를 획득하도록 동작 가능하고,
상기 디폴트 카테고리 디렉토리 결정 유닛은, 제 1 통계적 분석 결과가 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 상기 제 1 대응관계를 포함하는 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 2 대응관계를 포함하는 제 2 카테고리 디렉토리로 변경하고 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하고, 상기 제 1 통계적 분석 결과가 상기 제 1 사전 설정 규칙을 만족시키지 않는 경우, 상기 제 1 카테고리 디렉토리를 디폴트 카테고리 디렉토리로서 설정하도록 동작 가능한
카테고리 디렉토리 결정 디바이스.
제 16 항에 있어서,
제 2 통계적 분석 유닛 및 사용자 카테고리 디렉토리 결정 유닛을 더 포함하되,
상기 제 2 통계적 분석 유닛은 사용자와 관련하여 상기 제 1 시간 간격 내에서 생성되고 제 3 카테고리 ID를 포함하는 카테고리 변경 항목을 통계적으로 분석하여 제 2 통계적 분석 결과를 획득하도록 동작 가능하고,
상기 사용자 카테고리 디렉토리 결정 유닛은, 상기 제 2 통계적 분석 결과가 제 2 사전 설정 규칙을 만족시키는 경우, 상기 제 2 대응관계를 포함하는 상기 제 2 카테고리 디렉토리를 변경하여 처리 측 정보와 카테고리 사이의 제 3 대응관계를 포함하는 제 3 카테고리 디렉토리를 획득하고, 상기 제 3 카테고리 디렉토리를 상기 사용자에 대한 사용자 카테고리 디렉토리로서 설정하도록 동작 가능한
카테고리 디렉토리 결정 디바이스.
자동 분류 디바이스로서,
수신 유닛, 디폴트 카테고리 분류 유닛 및 피드백 유닛을 포함하되,
상기 수신 유닛은 사용자로부터 자원 처리 기록을 수신하도록 동작 가능하고,
상기 디폴트 카테고리 분류 유닛은, 디폴트 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 2 대응관계를 사용하여 상기 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하도록 동작 가능하고,
상기 피드백 유닛은 상기 분류 결과를 상기 사용자에게 반환하도록 동작 가능한
자동 분류 디바이스.
제 18 항에 있어서,
사용자 특정 분류 유닛을 더 포함하되,
상기 사용자 특정 분류 유닛은,
자원 처리 기록을 전송하는 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는지 여부를 조회하고,
상기 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하는 경우, 상기 사용자 카테고리 디렉토리에 포함된 카테고리와 처리 측 정보 사이의 제 3 대응관계에 기초하여 상기 수신된 자원 처리 기록을 분류하여 분류 결과를 획득하고, 상기 분류 결과를 상기 사용자에게 피드백하고,
상기 사용자와 연관된 사용자 카테고리 디렉토리가 존재하지 않는 경우, 상기 수신된 자원 처리 기록을 분류하는 것을 상기 디폴트 카테고리 분류 유닛에 넘기는(transfer)
자동 분류 디바이스.