WO2018074716A1 - 검색 컨텍스트를 이용한 질의 추천 방법 및 시스템 - Google Patents

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서희철
이승준
설용수
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    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/906—Clustering; Classification

Definitions

  • the description below relates to a technique for providing a recommendation query in a search service.
  • a search service When a query is input from a user, a search service means a search result corresponding to the input query (for example, a web site including the input query, an article including the input query, or an image having a file name including the input query). ) Means a service that provides the user.
  • Mobile terminals are developing not only search services but also various functions that can be provided by a personal computer (PC) such as communication, games, and multimedia services.
  • PC personal computer
  • Korean Patent No. 10-0860093 (Registration Date September 18, 2008) discloses a technology for providing a search service using a mobile web.
  • the present invention provides a method and system for providing a recommendation query in consideration of a search context in an interactive search service that exchanges a search query and a search result in a form of dialogue with a user.
  • the present invention provides a method and system for recommending a query to be searched next by a user based on a query history input by a user using an interactive search service and search results for each query.
  • a method for providing a recommendation query in a computer-implemented server comprising: generating a candidate query to be recommended to the user based on a search context including a query history related to a user and a search result provided for each query; Performing clustering of the candidate queries based on the similarity between the candidate queries; And providing a final candidate query selected from each cluster of the candidate queries as a recommendation query to the user's electronic device.
  • the generating may include generating the candidate query based on the importance of the search query after analyzing the importance of the search query input from the user by using the query history and the search result for each query. Can be.
  • the generating may include generating a neutral candidate query for recommending an object searched by the search result and other objects based on the neutrality of the search query input from the user.
  • the generating may include: an attribute-type candidate query for recommending attributes corresponding to an object searched as a search result, an association candidate query for recommending related search terms related to the search query, and an object searched for a search result
  • the method may further include generating at least one of a hot topic candidate query for recommending a hot topic object related to the hot topic candidate.
  • the generating may include a neutral query recommendation logic for recommending an object searched from the search result and other objects based on the gravity of the search query input from the user, and a search result corresponding to the searched result.
  • a neutral query recommendation logic for recommending an object searched from the search result and other objects based on the gravity of the search query input from the user, and a search result corresponding to the searched result.
  • the candidate query may be generated using recommendation logic.
  • the method may further include removing some candidate queries from the candidate queries that overlap with the queries included in the query history.
  • the removing may include removing some candidate queries using at least one of a query history recommended to the user and a query history directly input by the user.
  • the removing may include removing a query that has already been used by the user in a previous search among the candidate queries by using the query history.
  • the removing may include selecting a query having a search usage history of a predetermined percentage or less compared to the number of recommendations among the queries recommended to the user by using the query history, and a candidate query overlapping with the corresponding query. Can be removed.
  • the performing of the step may be performed by using a K-mean algorithm (K-mean algorithm) divided into a cluster of a set number (K) based on the similarity between the candidate query.
  • K-mean algorithm K-mean algorithm divided into a cluster of a set number (K) based on the similarity between the candidate query.
  • the step of performing, after determining the number of clusters according to the degree of weight of the object searched for the search query input from the user and the number of the candidate query and based on the similarity between the candidate query Clustering can be performed with the determined number of clusters.
  • a system for providing a recommendation query of a server implemented by a computer comprising: at least one processor configured to execute a computer readable command, wherein the at least one processor includes a query history related to a user and a search result provided for each query
  • a candidate query generator configured to generate a candidate query to be recommended to the user based on a search context including a;
  • a query clustering unit that clusters the candidate queries based on the similarity between the candidate queries;
  • a recommendation query providing unit for providing a final candidate query selected from each cluster of the candidate queries as a recommendation query to the electronic device of the user.
  • a recommendation query may be provided based on a result of grasping a search context including a user's query history with respect to a search query input by the user.
  • a query history input by a user using an interactive search service may be grasped to provide a recommendation query reflecting the user's query intention.
  • the importance of the currently entered search query can be grasped using the query history input by the user and the search results for each query, and a query having a meaning different from the corresponding query can be recommended.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of components that may be included in a processor of a server according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of a method that may be performed by a server according to an embodiment of the present invention.
  • 5 to 6 are diagrams for describing an example of a process of generating a candidate query through a plurality of recommendation logics according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 7 to 10 are diagrams illustrating an example in which a search result and a recommendation query provided to a server are displayed on a screen of an electronic device according to one embodiment of the present invention.
  • Embodiments of the present invention relate to a technology for providing a recommendation query in a search service.
  • a search query is input by voice or text as a dialogue with a user, and a search result corresponding to the search query is obtained as an answer to the search query.
  • the present invention relates to a technology for providing a recommendation query in consideration of a search context including a user's query history in an interactive search service.
  • Embodiments can provide a recommendation query that takes into account the search context in an interactive search environment, thereby achieving significant advantages in terms of efficiency, convenience, cost savings, and the like.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a network environment according to an embodiment of the present invention.
  • the network environment of FIG. 1 illustrates an example including a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140, a plurality of servers 150 and 160, and a network 170.
  • 1 is an example for describing the present invention, and the number of electronic devices or the number of servers is not limited as shown in FIG. 1.
  • the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be fixed terminals or mobile terminals implemented as computer devices.
  • Examples of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 include smart phones, mobile phones, navigation systems, computers, notebook computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDAs), and portable multimedia players (PMPs). Tablet PC).
  • the electronic device 1 110 may communicate with other electronic devices 120, 130, 140 and / or the server 150, 160 through a network 170 using a wireless or wired communication scheme.
  • the communication method is not limited, and may include not only a communication method using a communication network (for example, a mobile communication network, a wired internet, a wireless internet, a broadcasting network) that the network 170 may include, but also a short range wireless communication between devices.
  • the network 170 may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). And one or more of networks such as the Internet.
  • the network 170 may also include any one or more of network topologies, including bus networks, star networks, ring networks, mesh networks, star-bus networks, trees, or hierarchical networks, but It is not limited.
  • Each of the servers 150 and 160 communicates with the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 through the network 170 to provide a command, code, file, content, service, or the like. It may be implemented in devices.
  • the server 160 may provide a file for installing an application to the electronic device 1 110 connected through the network 170.
  • the electronic device 1110 may install an application using a file provided from the server 160.
  • a service provided by the server 150 by accessing the server 150 under the control of an operating system (OS) included in the electronic device 1 110 or at least one program (for example, a browser or the installed application). I can be provided with the content.
  • OS operating system
  • the server 150 transmits a code corresponding to the service request message to the electronic device 1.
  • the electronic device 1 110 may provide content to a user by configuring and displaying a screen according to a code under the control of an application.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an internal configuration of an electronic device and a server according to an embodiment of the present invention.
  • an internal configuration of the electronic device 1 110 as an example of one electronic device and the server 150 as an example of one server will be described.
  • Other electronic devices 120, 130, 140 or server 160 may also have the same or similar internal configuration.
  • the electronic device 1 110 and the server 150 may include memories 211 and 221, processors 212 and 222, communication modules 213 and 223, and input / output interfaces 214 and 224.
  • the memories 211 and 221 are computer-readable recording media, and may include non-volatile permanent storage devices such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), and disk drives.
  • the memory 211 and 221 may store an operating system or at least one program code (for example, a code for an application installed and driven in the electronic device 1110). These software components may be loaded from a computer readable recording medium separate from the memories 211 and 221.
  • Such a separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD / CD-ROM drive, a memory card, and the like.
  • software components may be loaded into the memory 211, 221 through the communication module 213, 223 rather than a computer readable recording medium.
  • the at least one program is a program installed by files provided by the file distribution system (for example, the server 160 described above) through the network 170 for distributing installation files of developers or applications (for example, It can be loaded into the memory (211, 221) based on the above-described application).
  • Processors 212 and 222 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input / output operations. Instructions may be provided to the processors 212, 222 by the memory 211, 221 or the communication modules 213, 223. For example, the processors 212 and 222 may be configured to execute a command received according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 and 221.
  • the communication modules 213 and 223 may provide a function for the electronic device 1 110 and the server 150 to communicate with each other through the network 170, and another electronic device (for example, the electronic device 2 120). Alternatively, it may provide a function for communicating with another server (eg, server 160). For example, a request (for example, a search request) generated by the processor 212 of the electronic device 1 110 according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 is controlled by the communication module 213. It may be delivered to the server 150 through 170.
  • a request for example, a search request generated by the processor 212 of the electronic device 1 110 according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 is controlled by the communication module 213. It may be delivered to the server 150 through 170.
  • control signals, commands, contents, files, and the like provided according to the control of the processor 222 of the server 150 are transmitted to the communication module of the electronic device 1 110 via the communication module 223 and the network 170 ( It may be received by the electronic device 1110 through 213.
  • a control signal or a command of the server 150 received through the communication module 213 may be transmitted to the processor 212 or the memory 211, and the content or the file may be transmitted by the electronic device 1110. It may be stored as a storage medium that may further include.
  • the input / output interface 214 may be a means for interfacing with the input / output device 215.
  • the input device may include a device such as a keyboard or mouse
  • the output device may include a device such as a display for displaying a communication session of an application.
  • the input / output interface 214 may be a means for interfacing with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen.
  • the processor 212 of the electronic device 1110 is configured using data provided by the server 150 or the electronic device 2 120 in processing a command of a computer program loaded in the memory 211.
  • the service screen or the content may be displayed on the display through the input / output interface 214.
  • the electronic device 1 110 and the server 150 may include more components than those of FIG. 2. However, it is not necessary to clearly show most of the prior art components.
  • the electronic device 1 110 may be implemented to include at least some of the above-described input / output devices 215 or other components such as a transceiver, a global positioning system (GPS) module, a camera, various sensors, a database, and the like. It may further include elements. More specifically, when the electronic device 1 110 is a smartphone, an acceleration sensor or a gyro sensor, a camera, various physical buttons, a button using a touch panel, an input / output port, and a vibrator for vibration are generally included in the smartphone. It can be appreciated that various components such as the electronic device 1 110 may be implemented to be further included in the electronic device 1110.
  • the embodiments of the present invention use the search context including the user's query history with respect to the search query input by the user in the interactive search service. Significance of significance can be grasped, and more useful query recommendation can improve the ease and convenience of searching.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of components that may be included in a processor of a server according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 is an example of a method that may be performed by a server according to an embodiment of the present invention. It is a flowchart shown.
  • the processor 222 of the server 150 includes, as elements, a candidate query generator 310, a duplicate query remover 320, a query clusterer 330, and a recommendation query provider 340. ) May be included.
  • the processor 222 and the components of the processor 222 may control the server 150 to perform the steps S410 to S440 included in the method of FIG. 4.
  • the processor 222 and the components of the processor 222 may be implemented to execute instructions according to code of an operating system included in the memory 221 and code of at least one program.
  • the components of the processor 222 may be representations of different functions performed by the processor 222 according to a control command provided by an operating system or at least one program.
  • the recommendation query provider 340 may be used as a functional expression in which the processor 222 provides a recommendation query according to the above-described control command.
  • the candidate query generator 310 may provide a query history related to the user transmitted and received through a conversation session established between the user of the electronic device 1110 and the server 150 for keyword search, and the search results provided for each query.
  • the candidate query may be generated to recommend a query that may be of interest to the user of the electronic device 1110 based on the search context including the.
  • the electronic device 1 110 may receive a search query from a user through voice recognition or a text input method, and transmit the search query input from the user to the server 150 through the network 170.
  • 150 may generate at least one search result corresponding to the search query and transmit it to the electronic device 1 110 through the network 170.
  • All data transmitted and received through a chat session between the user of the electronic device 1 110 and the server 150, that is, the search query input by the user and the search results provided for each search query are displayed in the interactive search interface corresponding to the corresponding chat session (
  • the message may be stored in the storage space on the electronic device 1 110 and / or the server 150 as an instance message of the search chat room.
  • the server 150 may provide a recommendation query to assist the search.
  • the candidate query generator 310 may search the user's query history and search results for each query. Based on the search context you include, you can create candidate queries for your next search.
  • the search context used in the interactive search service includes 1) a search query entered by the user of the electronic device 1110, 2) a search result (text, image, target ID, etc.) provided to the user of the electronic device 1110. 3) location information of the electronic device 1110, 4) time information of the electronic device 1110, and the like.
  • the search context is, for example, the content that provides 'weather tomorrow' information for the query 'tomorrow' entered after the query 'today weather' and the Robert Downey Jr.
  • the search context is external information provided by the server 150 in addition to the above-mentioned information of 1) to 4).
  • the search history search results by query and query
  • the graph-based relationship information may further include, for example, query-query related information such as related search terms, information related to roads such as highway GPS information, and the like.
  • the server 150 may generate a candidate query through a plurality of recommendation logics based on the search context.
  • the candidate query generator 310 may include a neutral query recommendation module, an attribute type query recommendation module, and an association query recommendation module. It may include a hot topic query recommendation module.
  • the neutral query recommendation module of the candidate query generator 310 may include a query history of the user of the electronic device 1110 and a list of current search queries input by the user using search results provided for each query.
  • a candidate recommendation query (hereinafter, referred to as an "absolute candidate query”) may be generated based on the gravity of the current search query (S501).
  • the server 150 may grasp the gravity of the currently entered search query according to the user's previous search query and provide a corresponding search result.
  • the candidate query generator 310 may exclude the target provided as a search result.
  • Another object can be created as a neutral candidate query. In other words, when the search query currently input from the user has a significant meaning, the candidate query generator 310 may recommend another target except for the target provided as a search result of the query.
  • the attribute query recommendation module of the candidate query generator 310 uses a candidate attribute query corresponding to the user's search query to refer to a candidate recommendation query (hereinafter referred to as an attribute candidate query) for the search query.
  • the server 150 may include a keyword database for storing and maintaining pre-registered keywords.
  • the keyword database may include a subject (domain) to which each keyword belongs and attribute information associated with the keyword.
  • the theme may mean a collection for classifying information into dramas, movies, people, songs, etc., and the attribute information may include types or characteristics of information related to each theme.
  • the candidate query generator 310 may generate an attribute candidate query from attribute information of a keyword corresponding to the user's search query using attribute information for each keyword stored in the keyword database on the server 150.
  • the candidate query generator 310 may generate attributes of the searched target as an attribute-type candidate query. For example, when a user searches for a drama, the attributes of the drama may be generated, and when a person is searched for, the attributes related to the person may be generated as an attribute candidate query.
  • association query recommendation module of the candidate query generator 310 may generate a related search term related directly or indirectly to a user's search query as a candidate recommendation query (hereinafter, referred to as an "associated candidate query") (S503).
  • the association candidate query refers to a related search word for a user's search query, and the related search word is a word having a semantic or statistical relationship and can be extracted by analyzing various search terms and contents.
  • the hot topic query recommendation module of the candidate query generator 310 may generate a candidate recommendation query (hereinafter, referred to as a 'hot issue candidate query') having a temporal issue with respect to the user's search query (S504).
  • the hot issue candidate query is a hot topic keyword that is generated by aggregating keywords that are frequently mentioned based on documents produced in news, cafes, blogs, etc. Popular search terms, and the like.
  • the candidate query generator 310 may generate a hot issue candidate query with queries of which users who use the search service have a recent interest in relation to the user's search query.
  • FIG. 6 illustrates an example of a candidate query generated through the plurality of recommendation logics described above. If a user's search query 'Hwang Jini' is input from the user and the search results provide information about 'Drama Hwang Jini':
  • the candidate candidate query 601 is for recommending information of a different target from 'Drama Hwang Jin-yi' provided as a search result, and is composed of 'Movie Hwang Jin-yi', 'Chosun Myung-jin', 'Music Hwang Jin-yi', 'Book Hwang Jin-yi', etc. Can be.
  • the attribute candidate query 602 is for recommending the attribute information of 'drama Hwang Jin-yi' provided as a search result, and the attributes of the drama, for example, 'caster', 'creator', 'plot', 'return information', etc. It may be configured as.
  • the association candidate query 603 is for recommending objects directly or indirectly related to the user's search query Hwang Jin-yi, and related search terms having a semantic or statistical relationship with Hwang Jin-yi, for example, Hwang Jin-yi OST.
  • Hwangjin is the ancestor '
  • ' Hwangjin is the movie '
  • ' Hwangjin is the lyrics'
  • 'Hwangjin is the viewership'.
  • the hot topic candidate query 604 is for recommending queries that users are interested in recently regarding 'Drama Hwang Jin-yi' provided as a search result. It may be composed of a hot topic keyword related to ', for example,' ha Jiwon's recent status', 'hajiwon marriage'.
  • the candidate query generation unit 310 is a query to be recommended to the user based on the search context exchanged with the user in the interactive search service and is based on a candidate query (a neutrality candidate query, an attribute-type candidate query, Association candidate query, hot topic candidate query).
  • the duplicate query removing unit 320 may remove candidate queries that overlap with the previous query among the candidate queries generated in step S410 by using the query history associated with the user.
  • the query history may include at least one of a recommendation query history provided to the user and a search query history directly input by the user.
  • the duplicate query removing unit 320 may select a query that the user has already used for a previous search among the queries included in the query history and remove the same candidate query as the corresponding query.
  • the duplicate query remover 320 may select a query having a search usage history of a predetermined ratio or less, that is, a query having a low probability that the user will use the search, among the recommended queries provided to the user and the same as the corresponding query.
  • Candidate queries can be removed. In other words, the duplicate query remover 320 may check whether the previous query and the candidate query are duplicated using the query history and remove some candidate queries that overlap with the previous query.
  • the query clustering unit 330 may perform clustering based on the similarity between the remaining candidate queries after some candidate queries are removed from the candidate queries generated in operation S410.
  • Candidate query clustering is intended to recommend various queries that are semantically different and exclude the same or similar recommendations to users.
  • An example of a clustering algorithm may be a K-mean clustering algorithm that divides a candidate query into K clusters.
  • the number of clusters (K) is variable depending on the degree of importance (eg, the number of meanings of a query or the number of subjects classified by the searched object by the query) and the number of candidate queries generated by each recommendation module. Can be determined.
  • the number of clusters can be changed by measuring the similarity between different clusters in each iteration and calculating the total loss based on the similarity between the different clusters.
  • the recommendation query providing unit 340 may select a final query from a cluster of candidate queries and provide the final query to the electronic device 1110 as a recommendation query.
  • the recommendation query providing unit 340 may select at least one representative query from each cluster to configure a representative query for each cluster as a recommendation query.
  • the recommendation query providing unit 340 may form a list in which the representative queries between the groups are alternately arranged in a predetermined order or in an arbitrary order and provided to the electronic device 1110.
  • the electronic device 1 110 displays a search query input by the user and a search result provided by the server 150 for the corresponding search query on the screen of the electronic device 1 110 in the form of a conversation message that is exchanged with the user through a search chat room. I can display it.
  • the electronic device 1 110 may display a recommendation query that the server 150 intends to provide to the user with respect to the search query or the search result displayed on the screen of the electronic device 1 110.
  • FIG. 7 to 10 illustrate an example of a search chat room, which is an interactive search interface displayed on a screen of the electronic device 1110.
  • the search chat room 700 includes a search query 710 input by voice or text by a user, and a search result 720 generated by the server 150 with respect to the search query 710. It may be displayed in the form.
  • the recommendation query 730 generated by the server 150 may be a partial area of the search chat room 700, for example, the bottom or the query of the search chat room 700. It can be displayed together in a position adjacent to the input window.
  • one card as a display object for exposing the search result 720 to the search chat room 700 as shown in FIG. 5. May be configured to expose the search results 720 on the card.
  • the search results 820 may be exposed by configuring a carousel in the form of a carousel.
  • the search results 820 may be selectively displayed one by one as the card configured in the form of a carousel moves in the search chat room 700 in response to the user's flicking gesture.
  • the server 150 may generate a recommendation query 830 for each of the search results 820, which is actually displayed on the screen of the electronic device 1110.
  • a recommendation query 830 related to the displayed search result 820 may be displayed.
  • Two search results are generated for 'query A', that is, search result I and search result II, and as a recommendation query for search result I, query 1, query 2, query 3, query as recommendation query 11 Assume that query 12 and query 13 are generated.
  • the search result I When the search result I is displayed on the screen of the electronic device 1 110 among the search results for 'query A', the recommended query generated for the search result I, that is, the query 1, the query 2, and the query 3 is exposed, and the search result is displayed.
  • the recommendation query generated for the search result II When II is displayed on the screen of the electronic device 1 110, the recommendation query generated for the search result II, that is, the query 11, the query 12, and the query 13 is exposed.
  • the search results When a plurality of search results are provided for 'query A', the search results may be selectively exposed one by one through card flicking, and the recommended query may also be searched according to the search results exposed on the screen of the electronic device 1110. You can recommend a query that corresponds to the result. In other words, in consideration of the target provided as a search result, a different recommendation query may be provided for each search result, that is, a recommendation query for the search result I and a recommendation query for the search result II may be provided differently.
  • the previous search query and the search result move in one direction, for example, upward direction, and the newly entered search query and the corresponding new search result are inserted into the search chat room and displayed on the screen of the electronic device 1 110. Can be displayed.
  • the recommendation query for the previous search result that deviates from the screen of the electronic device 1110 may disappear, and the recommendation query for the new search result currently displayed on the screen of the electronic device 1110 may be displayed.
  • query 1, query 2, and query 3 are generated as a recommendation query for the search result of 'query A', and as a recommendation query for the search result of 'query B', the query 21, the query 22, Assume that query 23 is generated.
  • the query 1, the query 2, and the query 3 may be displayed as the recommended query 931 related to the search result 921. (S901). Subsequently, when a new search query 'query B' is inputted and the search result 922 for 'query B' and 'query B' is displayed on the screen of the electronic device 1 110, the recommended query is searched for with the search result 922. In operation S902, the related recommendation query 932 may be changed into a query 21, a query 22, and a query 23.
  • the server 150 may grasp the significance of the 'query B' based on the search result 921 of the 'query A' and the 'query A', and consider the search result 922 of the 'query B' in consideration of this. Can be generated.
  • the electronic device 1110 may display a previous search result and a recommendation query while moving a search chat room displayed on the screen of the electronic device 1 110 in response to a scroll gesture of the user.
  • the search result 922 for the 'query B' and the recommendation query 932 that is, the query 21, the query 22, and the query 23 are exposed on the screen of the electronic device 1110
  • the user scrolls up through the search chat room.
  • the search result 921 for 'query A' is displayed again on the screen of the electronic device 1 110 as the move
  • the recommendation query 931 generated for the search result 921 of 'query A' is displayed. That is, it may be changed to query 1, query 2, and query 3 to be exposed.
  • the recommendation query 931 of the previous search result 921 is updated and exposed based on the time when the recent search result 922 is displayed on the screen of the electronic device 1110 and the previous search result 921 is displayed again. Can be. For example, when the search result 921 is exposed again after a predetermined time has elapsed from the initial point of time, the request for the recommendation query for the search result 921 is requested again, and the newly generated recommendation query 931 is e-mailed.
  • the screen of the device 1 110 may be exposed.
  • the recommendation query 931 may be exposed to the query 1, the query 2, and the query 3, and the search result 921 is exposed again after a predetermined time elapses.
  • the recommendation query 931 that is rescheduled into query 1, query 2 ', and query 3 may be exposed.
  • the server 150 provides a recommendation query based on a search query input from a user and a search result generated for the search query.
  • the server 150 recommends other objects except the searched object, and recommends attributes of the searched object.
  • a query, a query for recommending a target directly or indirectly related to the searched object, a query for recommending a hot topic object related to the searched object, and the like may be provided as a recommendation query.
  • the recommendation query 1030 generated based on the 1010 and the search result 1020 may be exposed together in the search chat room 700.
  • the recommendation query 1030 is an example of the neutrality query 1031 which is a query for recommending other objects except the searched target 'drama Hwang Jin-yi', and the query to recommend the attributes of the searched object 'drama Hwang Jin-yi'.
  • the association query 1033 which is a query for recommending a target directly or indirectly related to the 'starring' and the searched 'drama Hwangjini', is related to 'hwangjin OST' and the searched target 'drama Hwangjinyi'
  • an example of the hot topic query 1034 which is a query for recommending a target of the hot topic, may include 'the current status of the lower house'.
  • the electronic device 1 110 may construct a recommendation query provided from the server 150 into a card list in a carousel form to selectively expose at least some recommendation queries included in the list according to a user's flicking gesture. For example, it is also possible to provide a separate UI for the recommendation query so that the entire query included in the list can be exposed when the UI is selected.
  • embodiments of the present invention may recommend queries that the user may be interested in by grasping the user's search context from the query history related to the user and the search results for each query in the search service.
  • a recommendation query may be provided based on a result of identifying a search context including a user's query history with respect to a search query input by the user.
  • the query history input by the user who uses the interactive search service may be grasped to provide a recommendation query reflecting the user's query intention.
  • the apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components.
  • the devices and components described in the embodiments may include a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), a programmable PLU (programmable). It can be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as logic units, microprocessors, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system.
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • OS operating system
  • the processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of the software.
  • processing device includes a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller.
  • other processing configurations are possible, such as parallel processors.
  • the software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the above, and configure the processing device to operate as desired, or process it independently or collectively. You can command the device.
  • Software and / or data may be any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device in order to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. It may be embodied permanently or temporarily.
  • the software may be distributed over networked computer systems so that they may be stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
  • the method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • the program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.

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Abstract

검색 컨텍스트를 이용한 질의 추천 방법 및 시스템이 개시된다. 추천 질의 제공 방법은 사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 추천하고자 하는 후보 질의를 생성하는 단계; 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 후보 질의의 군집화를 수행하는 단계; 및 상기 후보 질의의 각 군집으로부터 선택된 최종 후보 질의를 추천 질의로서 상기 사용자의 전자 기기로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

검색 컨텍스트를 이용한 질의 추천 방법 및 시스템
아래의 설명은 검색 서비스에서 추천 질의를 제공하는 기술에 관한 것이다.
검색 서비스란, 사용자로부터 질의어가 입력되면 입력된 질의어에 상응하는 검색 결과(예컨대, 입력된 질의어를 포함하는 웹 사이트, 입력된 질의어를 포함하는 기사, 또는 입력된 질의어를 포함하는 파일명을 갖는 이미지 등)를 사용자에게 제공하는 서비스를 의미한다.
최근 스마트폰(smart phone), 태블릿(tablet), 웨어러블 디바이스(wearable device) 등 모바일 단말의 사용이 보편화되면서 모바일 단말에서도 검색 서비스를 제공하고 있다.
모바일 단말은 검색 서비스뿐 아니라, 통신, 게임, 멀티미디어 서비스 등과 같이 개인용 컴퓨터(PC: Personal Computer)에서 제공할 수 있는 다양한 기능들을 탑재하는 추세로 발전하고 있다.
모바일 환경에서 인터넷 검색 서비스를 제공하는 기술의 일례로서, 한국등록특허 제10-0860093호(등록일 2008년 09월 18일)에는 모바일 웹을 이용한 검색 서비스를 제공하는 기술이 개시되어 있다.
사용자와 대화하는 형태로 검색 질의와 검색 결과를 주고 받는 대화형 검색 서비스에서 검색 컨텍스트(context)를 고려하여 추천 질의를 제공할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.
대화형 검색 서비스를 사용하는 사용자가 입력한 질의 히스토리와 각 질의 별 검색된 결과에 기반하여 사용자가 다음에 검색할만한 질의를 추천할 수 있는 방법 및 시스템을 제공한다.
컴퓨터로 구현되는 서버에서의 추천 질의 제공 방법에 있어서, 사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 추천하고자 하는 후보 질의를 생성하는 단계; 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 후보 질의의 군집화를 수행하는 단계; 및 상기 후보 질의의 각 군집으로부터 선택된 최종 후보 질의를 추천 질의로서 상기 사용자의 전자 기기로 제공하는 단계를 포함하는 추천 질의 제공 방법을 제공한다.
일 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 질의 히스토리와 각 질의 별 검색 결과를 이용하여 상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성을 분석한 후 상기 검색 질의의 중의성에 기초하여 상기 후보 질의를 생성할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 후보 질의를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 검색 결과로 검색된 대상에 해당되는 속성들을 추천하기 위한 속성형 후보 질의, 상기 검색 질의와 관련된 연관 검색어를 추천하기 위한 연관 후보 질의, 검색 결과로 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 핫토픽 후보 질의 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 생성하는 단계는, 상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 질의 추천 로직, 검색 결과로 검색된 대상에 해당되는 속성들을 추천하기 위한 속성형 질의 추천 로직, 상기 검색 질의와 관련된 연관 검색어를 추천하기 위한 연관 질의 추천 로직, 검색 결과로 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 핫토픽 질의 추천 로직 중 적어도 둘 이상의 추천 로직을 이용하여 상기 후보 질의를 생성할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 후보 질의에서 상기 질의 히스토리에 포함된 질의와 중복되는 일부 후보 질의를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제거하는 단계는, 상기 사용자에게 추천된 질의 히스토리와 상기 사용자가 직접 입력한 질의 히스토리 중 적어도 하나를 이용하여 일부 후보 질의를 제거할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제거하는 단계는, 상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 후보 질의 중 상기 사용자가 이전 검색에 이미 이용된 질의를 제거할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제거하는 단계는, 상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 사용자에게 추천된 질의 중 추천 횟수와 대비하여 일정 비율 이하의 검색 이용 이력을 가진 질의를 선별하여 해당 질의와 중복되는 후보 질의를 제거할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 수행하는 단계는, 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 설정 개수(K)의 클러스터로 나누어주는 K-평균 알고리즘(K-mean algorithm)을 이용하여 군집화를 수행할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 수행하는 단계는, 상기 사용자로부터 입력된 검색 질의에 대해 검색된 대상의 중의적인 정도와 상기 후보 질의의 개수에 따라 클러스터의 개수를 결정한 후 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 결정된 개수의 클러스터로 군집화를 수행할 수 있다.
컴퓨터로 구현되는 서버의 추천 질의 제공 시스템에 있어서, 컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 추천하고자 하는 후보 질의를 생성하는 후보 질의 생성부; 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 후보 질의의 군집화를 수행하는 질의 군집화부; 및 상기 후보 질의의 각 군집으로부터 선택된 최종 후보 질의를 추천 질의로서 상기 사용자의 전자 기기로 제공하는 추천 질의 제공부를 포함하는 추천 질의 제공 시스템을 제공한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 검색 질의에 대해 사용자의 질의 히스토리를 포함하는 검색 컨텍스트를 파악한 결과에 따라 추천 질의를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 대화형 검색 서비스를 사용하는 사용자가 입력한 질의 히스토리를 파악하여 사용자의 질의 의도를 반영한 추천 질의를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 질의 히스토리와 각 질의 별 검색된 결과를 사용하여 현재 입력된 검색 질의의 중의성을 파악할 수 있고 해당 질의와 다른 의미를 가진 질의를 추천할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 5 내지 도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서 복수의 추천 로직을 통해 후보 질의를 생성하는 과정의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일실시예에 있어서 서버에 제공하는 검색 결과 및 추천 질의가 전자 기기의 화면에 표시되는 예를 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예들은 검색 서비스에서 추천 질의를 제공하는 기술에 관한 것으로, 상세하게는 사용자와 대화하듯이 음성 또는 텍스트로 검색 질의를 입력 받아 검색 질의에 대한 답변으로서 검색 질의에 대응되는 검색 결과를 제공하는 대화형 검색 서비스에서 사용자의 질의 히스토리를 포함한 검색 컨텍스트를 고려하여 추천 질의를 제공할 수 있는 기술에 관한 것이다.
본 명세서에서 구체적으로 개시되는 것들을 포함하는 실시예들은 대화형 검색 환경에서 검색 컨텍스트를 고려한 추천 질의를 제공할 수 있고, 이를 통해 효율성, 편의성, 비용 절감 등의 측면에 있어서 상당한 장점들을 달성한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 네트워크 환경의 예를 도시한 도면이다. 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등이 있다. 일례로 전자 기기 1(110)은 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 전자 기기 1(110)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 전자 기기 1(110)은 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다. 또한 전자 기기 1(110)이 포함하는 운영체제(Operating System, OS)나 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)이 어플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 전자 기기 1(110)로 전송할 수 있고, 전자 기기 1(110)은 어플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 컨텐츠를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2에서는 하나의 전자 기기에 대한 예로서 전자 기기 1(110), 그리고 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.
전자 기기 1(110)과 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제나 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 전자 기기 1(110)에 설치되어 구동되는 어플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 어플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.
프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 전자 기기 1(110)과 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 전자 기기 2(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청(일례로 검색 요청)이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 전자 기기 1(110)의 통신 모듈(213)을 통해 전자 기기 1(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 컨텐츠나 파일 등은 전자 기기 1(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 전자 기기 2(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 전자 기기 1(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 전자 기기 1(110)은 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 전자 기기 1(110)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 전자 기기 1(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있음을 알 수 있다.
이하에서는 검색 컨텍스트를 이용한 질의 추천 방법 및 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
기존 질의 추천 방식들은 서비스를 이용하는 모든 사용자를 대상으로 검색 시 입력되는 검색 질의가 동일하면 매번 같은 추천 질의가 제공되는 한계가 있다.
이와 달리, 본 발명의 실시예들은 대화형 검색 서비스에서 사용자가 입력한 검색 질의에 대해 사용자의 질의 히스토리를 포함한 검색 컨텍스트를 사용하여 도메인의 연속성이나 객체의 연속성 등을 통해 사용자의 질의 의도나 검색 질의의 중의성을 파악할 수 있어 보다 유용한 질의 추천을 통해 검색의 용이성과 편의성을 향상시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서버의 프로세서가 포함할 수 있는 구성요소의 예를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서버가 수행할 수 있는 방법의 예를 도시한 흐름도이다.
도 3에 도시된 바와 같이 서버(150)의 프로세서(222)는 구성요소들로서 후보 질의 생성부(310), 중복 질의 제거부(320), 질의 군집화부(330), 및 추천 질의 제공부(340)를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 도 4의 방법이 포함하는 단계들(S410 내지 S440)을 수행하도록 서버(150)를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서(222) 및 프로세서(222)의 구성요소들은 메모리(221)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 또한, 프로세서(222)의 구성요소들은 운영체제나 적어도 하나의 프로그램이 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서(222)에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(222)가 상술한 제어 명령에 따라 추천 질의를 제공하는 기능적 표현으로서 추천 질의 제공부(340)가 사용될 수 있다.
단계(S410)에서 후보 질의 생성부(310)는 전자 기기 1(110)의 사용자와 키워드 검색을 위한 서버(150) 간에 설정된 대화 세션을 통해 송수신된 사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 전자 기기 1(110)의 사용자가 관심 있어 할만한 질의를 추천하기 위해 후보 질의를 생성할 수 있다. 일례로, 전자 기기 1(110)은 음성 인식이나 텍스트 입력 방식을 통해 사용자로부터 검색 질의를 입력 받아 사용자로부터 입력된 검색 질의를 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전송할 수 있고, 이에 서버(150)는 검색 질의에 대응되는 적어도 하나의 검색 결과를 생성하여 이를 네트워크(170)를 통해 전자 기기 1(110)로 전송할 수 있다. 전자 기기 1(110)의 사용자와 서버(150) 간의 대화 세션을 통해 송수신되는 모든 데이터, 즉 사용자가 입력한 검색 질의 및 각 검색 질의 별로 제공된 검색 결과는 해당 대화 세션에 대응되는 대화형 검색 인터페이스(이하, '검색 대화방'이라 칭함)의 인스턴스 메시지(instance message)로서 전자 기기 1(110) 및/또는 서버(150) 상의 저장 공간에 저장될 수 있다. 서버(150)는 검색 질의에 대응되는 검색 결과를 제공하는 과정에서 검색에 도움을 주기 위해 추천 질의를 제공하게 되는데, 이때 후보 질의 생성부(310)는 사용자의 질의 히스토리와 각 질의 별 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기반하여 사용자가 다음에 검색할만한 후보 질의를 생성할 수 있다.
대화형 검색 서비스에서 사용되는 검색 컨텍스트는 1) 전자 기기 1(110)의 사용자가 입력한 검색 질의, 2) 전자 기기 1(110)의 사용자에게 제공된 검색 결과(텍스트, 이미지, 대상 ID 등)를 포함할 수 있으며, 추가적으로 3) 전자 기기 1(110)의 위치 정보, 4) 전자 기기 1(110)의 시간 정보 등을 더 포함할 수 있다. 검색 컨텍스트는 예를 들어 질의 '오늘 날씨' 다음에 입력한 질의 '내일'에 대해 '내일 날씨' 정보를 제공한 내용, 질의 '로버트 다우니 주니어' 다음에 입력한 '아이언맨'에 대해 로버트 다우니 주니어가 나온 '영화 아이언맨' 정보를 제공한 내용, 질의 '이동욱' 다음에 입력한 '아이언맨'에 대해 이동욱이 출연한 '드라마 아이언맨' 정보를 제공한 내용, 질의 '터널 감독'에 대해 '김성훈' 정보를 제공한 내용, 질의 '터널 감독' 다음에 입력한 질의 '작품 알려줘'에 대해 영화 터널 감독인 '김성훈 작품' 정보를 제공한 내용, 질의 '날씨'에 대해 사용자의 현재 위치에 대응되는 지역의 '날씨' 정보를 제공한 내용, 질의 '교통상황'에 대해 현재 시간에 대응되는 '실시간 교통상황' 정보를 제공한 내용 등과 같이 검색에 이용된 질의 히스토리와 질의 각각에 대해 제공된 검색 결과가 포함될 수 있다.
검색 컨텍스트는 상기한 1) 내지 4)의 정보 이외에 서버(150)에서 제공하는 외부 정보로서, 일례로 검색 서비스를 이용하는 다른 사용자들의 검색 히스토리(질의 및 질의 별 검색 결과), 검색에 활용되는 각종 지식 그래프 기반의 관계 정보(예를 들어, 연관 검색어와 같은 질의-질의 연관 정보, 고속도로 GPS 정보 등의 도로와 관련된 정보 등) 등을 더 포함할 수 있다.
서버(150)는 검색 컨텍스트에 기초하여 복수의 추천 로직을 통해 후보 질의를 생성할 수 있으며, 이를 위하여 후보 질의 생성부(310)는 중의성 질의 추천 모듈, 속성형 질의 추천 모듈, 연관 질의 추천 모듈, 핫토픽 질의 추천 모듈을 포함할 수 있다.
도 5를 참조하면, 후보 질의 생성부(310)의 중의성 질의 추천 모듈은 전자 기기 1(110)의 사용자의 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 이용하여 사용자로부터 입력된 현재 검색 질의의 중의성을 분석한 후 현재 검색 질의의 중의성에 기초하여 후보 추천 질의(이하, '중의성 후보 질의'라 칭함)를 생성할 수 있다(S501). 서버(150)는 사용자의 이전 검색 질의에 따라 현재 입력된 검색 질의의 중의성을 파악하여 그에 대응되는 검색 결과를 제공할 수 있으며, 이때 후보 질의 생성부(310)는 검색 결과로 제공된 대상을 제외한 다른 대상을 중의성 후보 질의로 생성할 수 있다. 다시 말해, 후보 질의 생성부(310)는 사용자로부터 현재 입력된 검색 질의가 중의적인 의미를 지닌 경우 해당 질의의 검색 결과로 제공된 대상을 제외한 다른 대상을 추천할 수 있다.
그리고, 후보 질의 생성부(310)의 속성형 질의 추천 모듈은 사용자의 검색 질의에 대응되는 주제의 속성 정보를 이용하여 검색 질의에 대한 후보 추천 질의(이하, '속성형 후보 질의'라 칭함)를 생성할 수 있다(S502). 서버(150)는 사전 등록된 키워드를 저장 및 유지하는 키워드 데이터베이스를 포함할 수 있고, 이때 키워드 데이터베이스에는 키워드 별로 각 키워드가 속하는 주제(도메인)과 해당 키워드와 연관된 속성 정보가 포함될 수 있다. 주제는 드라마, 영화, 인물, 노래 등으로 정보 분류를 위한 컬렉션을 의미할 수 있고, 속성 정보는 각 주제와 연관된 정보의 종류나 특성 등을 포함할 수 있다. 후보 질의 생성부(310)는 서버(150) 상의 키워드 데이터베이스에 저장된 키워드 별 속성 정보를 이용하여 사용자의 검색 질의에 대응되는 키워드의 속성 정보로부터 속성형 후보 질의를 생성할 수 있다. 다시 말해, 후보 질의 생성부(310)는 사용자가 검색한 대상이 속성을 지닌 대상인 경우 검색된 대상의 속성들을 속성형 후보 질의로 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 드라마를 검색한 경우 드라마가 가진 속성들을, 인물을 검색한 경우 인물과 관련된 속성들을 속성형 후보 질의로 생성할 수 있다.
또한, 후보 질의 생성부(310)의 연관 질의 추천 모듈은 사용자의 검색 질의와 직/간접적으로 관련된 연관 검색어를 후보 추천 질의(이하, '연관 후보 질의'라 칭함)로 생성할 수 있다(S503). 연관 후보 질의는 사용자의 검색 질의에 대한 연관 검색어를 의미하며, 연관 검색어는 의미적 관계나 통계적 관계를 가진 단어로 다양한 검색어와 컨텐츠를 분석하여 추출 가능하다.
마지막으로, 후보 질의 생성부(310)의 핫토픽 질의 추천 모듈은 사용자의 검색 질의에 대해 시간적 이슈를 가진 후보 추천 질의(이하, '핫이슈 후보 질의'라 칭함)를 생성할 수 있다(S504). 핫이슈 후보 질의는 뉴스, 카페, 블로그 등에서 생산된 문서를 기반으로 최근 많이 언급되고 있는 키워드를 집계함으로써 생성된 핫토픽 키워드, 검색 서비스를 이용하는 사용자들이 최근에 많이 검색한 키워드로 결정되는 실시간 급상승 검색어나 인기 검색어 등을 포함할 수 있다. 다시 말해, 후보 질의 생성부(310)는 검색 서비스를 이용하는 사용자들이 사용자의 검색 질의와 관련하여 최근 관심을 가지는 질의들로 핫이슈 후보 질의를 생성할 수 있다.
도 6은 상기한 복수의 추천 로직을 통해 생성된 후보 질의의 예를 도시한 것이다. 사용자로부터 중의적인 의미를 가진 검색 질의 '황진이'가 입력되고 이에 대한 검색 결과로 '드라마 황진이'에 대한 정보가 제공된 경우:
중의성 후보 질의(601)는 검색 결과로 제공된 '드라마 황진이'와는 다른 대상의 정보를 추천하기 위한 것으로, '영화 황진이', '조선 명기 황진이', '음악 황진이', '도서 황진이' 등으로 구성될 수 있다.
속성형 후보 질의(602)는 검색 결과로 제공된 '드라마 황진이'의 속성 정보를 추천하기 위한 것으로, 드라마가 가진 속성, 예를 들어 '출연진', '제작진', '줄거리', '회차 정보' 등으로 구성될 수 있다.
연관 후보 질의(603)는 사용자가 입력한 검색 질의 '황진이'와 직/간접적으로 관련된 대상들을 추천하기 위한 것으로, '황진이'와 의미적 관계나 통계적 관계를 가진 연관 검색어, 예를 들어 '황진이 OST', '황진이 시조', '황진이 영화', '황진이 가사', '황진이 시청률' 등으로 구성될 수 있다.
핫토픽 후보 질의(604)는 검색 결과로 제공된 '드라마 황진이'와 관련하여 최근 사용자들이 관심을 가지는 질의들을 추천하기 위한 것으로, '드라마 황진이'에 등장한 인물 '하지원'이 최근 화제가 된 경우 '하지원'과 관련된 핫토픽 키워드, 예를 들어 '하지원 근황', '하지원 결혼' 등으로 구성될 수 있다.
따라서, 후보 질의 생성부(310)는 대화형 검색 서비스에서 사용자와 주고 받은 검색 컨텍스트에 기초하여 사용자에게 추천하고자 하는 질의로서 복수의 추천 로직에 따른 후보 질의(중의성 후보 질의, 속성형 후보 질의, 연관 후보 질의, 핫토픽 후보 질의)를 생성할 수 있다.
다시 도 4에서, 단계(S420)에서 중복 질의 제거부(320)는 사용자와 관련된 질의 히스토리를 이용하여 단계(S410)에서 생성된 후보 질의 중 이전 질의와 중복되는 후보 질의를 제거할 수 있다. 질의 히스토리는 사용자에게 제공된 추천 질의 히스토리와 사용자가 직접 입력한 검색 질의 히스토리 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일례로, 중복 질의 제거부(320)는 질의 히스토리에 포함된 질의 중 사용자가 이전 검색에 이미 이용한 질의를 선별하여 해당 질의와 동일한 후보 질의를 제거할 수 있다. 다른 예로, 중복 질의 제거부(320)는 사용자에게 제공된 추천 질의 중에서 제공 횟수와 대비하여 일정 비율 이하의 검색 이용 이력을 가진 질의, 즉 사용자가 검색에 이용할 확률이 낮은 질의를 선별하여 해당 질의와 동일한 후보 질의를 제거할 수 있다. 다시 말해, 중복 질의 제거부(320)는 질의 히스토리를 이용하여 이전 질의와 후보 질의 간 중복 여부를 체크하고 이전 질의와 중복되는 일부 후보 질의를 제거할 수 있다.
단계(S430)에서 질의 군집화부(330)는 단계(S410)에서 생성된 후보 질의 중 일부 후보 질의가 제거되고 남은 나머지 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 군집화(clustering)를 수행할 수 있다. 후보 질의 군집화는 사용자에게 동일하거나 유사한 추천을 배제하고 의미적으로 다른 다양한 질의를 추천하기 위함이다. 군집화 알고리즘의 일례로는 후보 질의를 K개의 클러스터로 나누어주는 K-mean 군집화 알고리즘을 사용할 수 있다. 군집 개수(K)는 검색된 대상의 중의적인 정도(예컨대, 질의가 가지는 의미의 개수 혹은 해당 질의로 검색되는 대상이 분류되는 주제의 개수)와 각 추천 모듈에서 생성한 후보 질의의 개수에 따라 가변적으로 결정될 수 있다. 반복(iteration)마다 다른 클러스터들 간의 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 전체적인 손실(loss)을 계산하여 군집 개수를 변경할 수 있다.
단계(S440)에서 추천 질의 제공부(340)는 후보 질의의 군집으로부터 최종 질의를 선택하여 추천 질의로서 전자 기기 1(110)로 제공할 수 있다. 일례로, 추천 질의 제공부(340)는 각 군집으로부터 적어도 하나의 대표 질의를 선정하여 군집 별 대표 질의를 추천 질의로 구성할 수 있다. 추천 질의 제공부(340)는 사전에 정해진 순서나 임의 순서로 군집 간의 대표 질의를 일정 개수씩 번갈아 정렬한 목록을 구성하여 전자 기기 1(110)로 제공할 수 있다. 전자 기기 1(110)은 사용자가 입력한 검색 질의와 해당 검색 질의에 대해 서버(150)에서 제공한 검색 결과를 검색 대화방을 통해 사용자와 주고 받는 대화 메시지 형태로 전자 기기 1(110)의 화면에 표시할 수 있다. 이때, 전자 기기 1(110)은 전자 기기 1(110)의 화면에 표시된 검색 질의나 검색 결과에 대하여 서버(150)가 사용자에게 제공하고자 하는 추천 질의를 함께 표시할 수 있다.
도 7 내지 도 10은 전자 기기 1(110)의 화면에 표시되는 대화형 검색 인터페이스인 검색 대화방의 예를 도시한 것이다.
도 7을 참조하면, 검색 대화방(700)에는 사용자에 의해 음성이나 텍스트로 입력된 검색 질의(710)와, 검색 질의(710)에 대해 서버(150)에서 생성된 검색 결과(720)가 대화 메시지 형태로 표시될 수 있다.
검색 결과(720)가 검색 대화방(700)에 표시되는 경우, 서버(150)에서 생성된 추천 질의(730)가 검색 대화방(700)의 일부 영역, 예를 들어 검색 대화방(700)의 하단이나 질의 입력창과 인접한 위치에 함께 표시될 수 있다.
'질의 A'에 대해 서버(150)에서 하나의 검색 결과(720)가 생성된 경우 도 5에 도시한 바와 같이 검색 대화방(700)에 검색 결과(720)를 노출하기 위한 디스플레이 객체로서 하나의 카드를 구성하여 해당 카드 상에 검색 결과(720)를 노출할 수 있다.
한편, 도 8에 도시한 바와 같이 '질의 A'에 대해 서버(150)에서 복수 개의 검색 결과(820)가 생성된 경우 검색 대화방(700)에 검색 결과(820)의 개수에 대응되는 개수의 카드를 캐로셀(carousel) 형태로 구성하여 검색 결과(820)를 각각 노출할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 플리킹 제스처에 응답하여 검색 대화방(700)에 캐로셀 형태로 구성된 카드가 이동하면서 검색 결과(820)가 하나씩 선택적으로 표시될 수 있다.
서버(150)는 '질의 A'에 대해 검색 결과(820)가 복수 개인 경우 검색 결과(820) 각각에 대하여 추천 질의(830)를 생성할 수 있고, 이에 전자 기기 1(110)의 화면에 실제로 표시되는 검색 결과(820)와 관련된 추천 질의(830)가 표시될 수 있다.
'질의 A'에 대해 두 개의 검색 결과, 즉 검색 결과 Ⅰ와 검색 결과 Ⅱ가 생성되고, 검색 결과 Ⅰ에 대한 추천 질의로서 질의 1, 질의 2, 질의 3, 검색 결과 Ⅱ에 대한 추천 질의로서 질의 11, 질의 12, 질의 13이 생성되는 것으로 가정한다.
'질의 A'에 대한 검색 결과 중 검색 결과 Ⅰ가 전자 기기 1(110)의 화면에 표시되는 경우 검색 결과 Ⅰ에 대해 생성된 추천 질의, 즉 질의 1, 질의 2, 질의 3가 노출되고, 검색 결과 Ⅱ가 전자 기기 1(110)의 화면에 표시되는 경우 검색 결과 Ⅱ에 대해 생성된 추천 질의, 즉 질의 11, 질의 12, 질의 13가 노출된다. '질의 A'에 대해 복수 개의 검색 결과가 제공되는 경우 카드 플리킹을 통해 검색 결과를 하나씩 선택적으로 노출시킬 수 있고, 전자 기기 1(110)의 화면에 노출되는 검색 결과에 따라 추천 질의 또한 해당 검색 결과에 해당되는 질의를 추천할 수 있다. 다시 말해, 검색 결과로 제공된 대상을 고려하여 검색 결과 마다 다른 추천 질의를 제공할 수 있으며, 즉 검색 결과 Ⅰ에 대한 추천 질의와 검색 결과 Ⅱ에 대한 추천 질의를 달리 제공할 수 있다.
새로운 검색 질의가 입력되는 경우 이전 검색 질의와 검색 결과는 일측 방향, 예컨대 상측 방향으로 이동하면서 새로 입력된 검색 질의와 그에 대응되는 신규 검색 결과가 검색 대화방에 삽입되어 전자 기기 1(110)의 화면에 표시될 수 있다. 이때, 전자 기기 1(110)의 화면에서 벗어난 이전 검색 결과에 대한 추천 질의는 사라지고 전자 기기 1(110)의 화면에 현재 표시되는 신규 검색 결과에 대한 추천 질의가 표시될 수 있다.
도 9에 도시한 바와 같이, '질의 A'의 검색 결과에 대한 추천 질의로서 질의 1, 질의 2, 질의 3이 생성되고, '질의 B'의 검색 결과에 대한 추천 질의로서 질의 21, 질의 22, 질의 23이 생성되는 것으로 가정한다.
전자 기기 1(110)의 화면에 '질의 A'에 대한 검색 결과(921)가 표시될 때 검색 결과(921)와 관련된 추천 질의(931)로서 질의 1, 질의 2, 질의 3가 표시될 수 있다(S901). 이후, 새로운 검색 질의 '질의 B'가 입력되어 전자 기기 1(110)의 화면에 '질의 B'와 '질의 B'에 대한 검색 결과(922)가 표시되는 경우 추천 질의가 검색 결과(922)와 관련된 추천 질의(932)인 질의 21, 질의 22, 질의 23로 변경되어 표시될 수 있다(S902).
이때, 서버(150)는 '질의 A'과 '질의 A'의 검색 결과(921)에 기초하여 '질의 B'의 중의성을 파악할 수 있고 이를 고려하여 '질의 B'의 검색 결과(922)를 생성할 수 있다.
그리고, 전자 기기 1(110)은 사용자의 스크롤 제스처에 응답하여 전자 기기 1(110)의 화면에 보이는 검색 대화방을 이동하면서 이전 검색 결과와 추천 질의를 보여줄 수 있다.
전자 기기 1(110)의 화면에 '질의 B'에 대한 검색 결과(922)와 추천 질의(932), 즉 질의 21, 질의 22, 질의 23가 노출된 상태에서 사용자가 상향 스크롤을 통해 검색 대화방을 이동함에 따라 전자 기기 1(110)의 화면에 '질의 A'에 대한 검색 결과(921)가 다시 표시되는 경우 추천 질의가 '질의 A'의 검색 결과(921)에 대해 생성된 추천 질의(931), 즉 질의 1, 질의 2, 질의 3로 변경되어 노출될 수 있다.
전자 기기 1(110)의 화면에 최근 검색 결과(922)가 노출되었다가 이전 검색 결과(921)가 다시 표시되는 시점을 기준으로 이전 검색 결과(921)의 추천 질의(931)가 갱신되어 노출될 수 있다. 일례로, 검색 결과(921)가 노출된 초기 시점에서 일정 시간이 경과된 후에 다시 노출되는 경우 검색 결과(921)에 대한 추천 질의를 다시 요청하여 해당 시점에 새로 생성된 추천 질의(931)를 전자 기기 1(110)의 화면에 노출할 수 있다. 예를 들어, 검색 결과(921)가 노출되는 초기 시점에는 추천 질의(931)가 질의 1, 질의 2, 질의 3로 노출될 수 있고, 일정 시간이 경과된 후에 검색 결과(921)가 다시 노출되면 질의 1, 질의 2', 질의 3로 재조정된 추천 질의(931)가 노출될 수 있다.
서버(150)는 사용자로부터 입력된 검색 질의와 검색 질의에 대해 생성된 검색 결과에 기초하여 추천 질의를 제공하는 것으로, 검색된 대상을 제외한 다른 대상을 추천하기 위한 질의, 검색된 대상의 속성들을 추천하기 위한 질의, 검색된 대상과 직/간접적으로 관련된 대상을 추천하기 위한 질의, 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 질의 등을 추천 질의로 제공할 수 있다.
예컨대, 도 10에 도시한 바와 같이 사용자가 검색 대화방(700)에 검색 질의(1010)로 '황진이'를 입력하고 이에 대한 검색 결과(1020)로 '드라마 황진이'에 대한 정보에 제공되는 경우 검색 질의(1010)와 검색 결과(1020)에 기초하여 생성된 추천 질의(1030)가 검색 대화방(700)에 함께 노출될 수 있다. 추천 질의(1030)는 검색된 대상 '드라마 황진이'를 제외한 다른 대상을 추천하기 위한 질의인 중의성 질의(1031)의 예로 '영화 황진이', 검색된 대상 '드라마 황진이'의 속성들을 추천하기 위한 질의인 속성형 질의(1032)의 예로 '출연진', 검색된 대상 '드라마 황진이'와 직/간접적으로 관련된 대상을 추천하기 위한 질의인 연관 질의(1033)의 예로 '황진이 OST', 검색된 대상 '드라마 황진이'와 관련된 인물 '하지원'의 근황이 최근 이슈가 된 경우 해당 핫토픽 대상을 추천하기 위한 질의인 핫토픽 질의(1034)의 예로 '하지원 근황' 등이 포함될 수 있다.
전자 기기 1(110)은 서버(150)로부터 제공 받은 추천 질의를 캐로셀 형태의 카드 목록으로 구성하여 사용자의 플리킹 제스처에 따라 목록에 포함된 적어도 일부 추천 질의를 선택적으로 노출할 수 있으며, 다른 예로는 추천 질의에 대한 별도의 UI를 제공하여 해당 UI가 선택되는 경우 목록에 포함된 질의 전체를 일괄 노출하는 것 또한 가능하다.
따라서, 본 발명의 실시예들은 검색 서비스에서 사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별 검색 결과로부터 사용자의 검색 컨텍스트를 파악하여 사용자가 관심 있어 할 질의들을 추천할 수 있다.
이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 검색 질의에 대해 사용자의 질의 히스토리를 포함하는 검색 컨텍스트를 파악한 결과에 따라 추천 질의를 제공할 수 있다. 그리고, 본 발명의 실시예들에 따르면, 대화형 검색 서비스를 사용하는 사용자가 입력한 질의 히스토리를 파악하여 사용자의 질의 의도를 반영한 추천 질의를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 사용자가 입력한 질의 히스토리와 각 질의 별 검색된 결과를 사용하여 현재 입력된 검색 질의의 중의성을 파악할 수 있고 해당 질의와 다른 의미를 가진 질의를 추천할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터로 구현되는 서버에서의 추천 질의 제공 방법에 있어서,
    사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 추천하고자 하는 후보 질의를 생성하는 단계;
    상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 후보 질의의 군집화를 수행하는 단계; 및
    상기 후보 질의의 각 군집으로부터 선택된 최종 후보 질의를 추천 질의로서 상기 사용자의 전자 기기로 제공하는 단계
    를 포함하는 추천 질의 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    질의 히스토리와 각 질의 별 검색 결과를 이용하여 상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성을 분석한 후 상기 검색 질의의 중의성에 기초하여 상기 후보 질의를 생성하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 후보 질의를 생성하는 단계
    를 포함하는 추천 질의 제공 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    검색 결과로 검색된 대상에 해당되는 속성들을 추천하기 위한 속성형 후보 질의, 상기 검색 질의와 관련된 연관 검색어를 추천하기 위한 연관 후보 질의, 검색 결과로 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 핫토픽 후보 질의 중 적어도 하나를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 추천 질의 제공 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 질의 추천 로직, 검색 결과로 검색된 대상에 해당되는 속성들을 추천하기 위한 속성형 질의 추천 로직, 상기 검색 질의와 관련된 연관 검색어를 추천하기 위한 연관 질의 추천 로직, 검색 결과로 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 핫토픽 질의 추천 로직 중 적어도 둘 이상의 추천 로직을 이용하여 상기 후보 질의를 생성하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 후보 질의에서 상기 질의 히스토리에 포함된 질의와 중복되는 일부 후보 질의를 제거하는 단계
    를 더 포함하는 추천 질의 제공 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는,
    상기 사용자에게 추천된 질의 히스토리와 상기 사용자가 직접 입력한 질의 히스토리 중 적어도 하나를 이용하여 일부 후보 질의를 제거하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는,
    상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 후보 질의 중 상기 사용자가 이전 검색에 이미 이용된 질의를 제거하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는,
    상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 사용자에게 추천된 질의 중 추천 횟수와 대비하여 일정 비율 이하의 검색 이용 이력을 가진 질의를 선별하여 해당 질의와 중복되는 후보 질의를 제거하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 설정 개수(K)의 클러스터로 나누어주는 K-평균 알고리즘(K-mean algorithm)을 이용하여 군집화를 수행하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의에 대해 검색된 대상의 중의적인 정도와 상기 후보 질의의 개수에 따라 클러스터의 개수를 결정한 후 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 결정된 개수의 클러스터로 군집화를 수행하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  13. 컴퓨터로 구현되는 서버의 추천 질의 제공 시스템에 있어서,
    컴퓨터가 판독 가능한 명령을 실행하도록 구현되는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    사용자와 관련된 질의 히스토리와 각 질의 별로 제공된 검색 결과를 포함하는 검색 컨텍스트에 기초하여 상기 사용자에게 추천하고자 하는 후보 질의를 생성하는 후보 질의 생성부;
    상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 후보 질의의 군집화를 수행하는 질의 군집화부; 및
    상기 후보 질의의 각 군집으로부터 선택된 최종 후보 질의를 추천 질의로서 상기 사용자의 전자 기기로 제공하는 추천 질의 제공부
    를 포함하는 추천 질의 제공 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 후보 질의 생성부는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 후보 질의를 생성하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 후보 질의 생성부는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의의 중의성에 기초하여 검색 결과로 검색된 대상과 다른 대상들을 추천하기 위한 중의성 질의 추천 모듈, 검색 결과로 검색된 대상에 해당되는 속성들을 추천하기 위한 속성형 질의 추천 모듈, 상기 검색 질의와 관련된 연관 검색어를 추천하기 위한 연관 질의 추천 모듈, 검색 결과로 검색된 대상과 관련된 핫토픽 대상을 추천하기 위한 핫토픽 질의 추천 모듈 중 적어도 둘 이상의 추천 모듈을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 후보 질의에서 상기 질의 히스토리에 포함된 질의와 중복되는 일부 후보 질의를 제거하는 중보 질의 제거부
    를 더 포함하는 추천 질의 제공 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 중복 질의 제거부는,
    상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 후보 질의 중 상기 사용자가 이전 검색에 이미 이용된 질의를 제거하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 중복 질의 제거부는,
    상기 질의 히스토리를 이용하여 상기 사용자에게 추천된 질의 중 추천 횟수와 대비하여 일정 비율 이하의 검색 이용 이력을 가진 질의를 선별하여 해당 질의와 중복되는 후보 질의를 제거하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 질의 군집화부는,
    상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 설정 개수(K)의 클러스터로 나누어주는 K-평균 알고리즘(K-mean algorithm)을 이용하여 군집화를 수행하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 질의 군집화부는,
    상기 사용자로부터 입력된 검색 질의에 대해 검색된 대상의 중의적인 정도와 상기 후보 질의의 개수에 따라 클러스터의 개수를 결정한 후 상기 후보 질의 간의 유사도를 바탕으로 상기 결정된 개수의 클러스터로 군집화를 수행하는 것
    을 특징으로 하는 추천 질의 제공 시스템.
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