KR100795930B1 - Method and system for recommending query based search index - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용자로부터 입력된 사용자 질의어를 정규화하여 검색용 색인에서 확장 질의어를 검색하고, 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단한 후 사용될 확장 질의어와 정규화된 사용자 질의어를 자소별로 비교하여 일치하는 경우 추천 질의어로 추천하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법은, 검색용 색인을 데이터베이스에 기록하고 유지하는 단계와, 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는 단계와, 상기 사용자 질의어를 정규화하는 단계와, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하는 단계와, 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단하는 단계와, 상기 판단 결과에 따라 상기 정규화된 사용자 질의어와 상기 확장 질의어를 자소별로 비교하는 단계 및 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 사용자 입력에 따라 사용자가 입력 중인 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하고 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판별함으로써, 사용자에게 보다 적합한 추천 질의어를 제공하도록 할 수 있다.The present invention searches for an extended query in a search index by normalizing a user query input from a user, determines whether to use the searched extended query, and compares the extended query to be used with the normalized user query for each phoneme. Recommends a method and its system. The search index recommendation method for searching according to the present invention includes the steps of recording and maintaining a search index in a database, receiving a user query from a user, normalizing the user query, and referring to the database. Retrieving an extended query for the normalized user query in the search index, determining whether to use the searched extended query, and subtracting the normalized user query and the extended query according to the determination result. And comparing the results with each other and determining the recommended extended query word based on the comparison result. According to the present invention, it is possible to provide a more suitable recommendation query to the user by searching for the extended query for the query being input by the user according to the user input and determining whether to use the extended query.
질의어, 정규화, 확장, 검색, 추천 Query, normalization, expansion, search, referral
Description
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an index-based query recommendation system for searching according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법을 도시한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a search index recommendation method for searching according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 질의어 정규화 시 사용되는 코드의 일례를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of code used when normalizing a user query in accordance with an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 트리 구조의 검색용 색인의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a search index of a tree structure according to one embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 색인어의 문서 출현 빈도의 일례를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a document appearance frequency of an index word in one embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 색인어의 문서 출현 빈도에 대한 전체 문서수 비율의 일례를 도시한 도면이다. 6 is a diagram showing an example of the total number of documents to the frequency of appearance of documents in the index word in one embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 정규화된 사용자 질의어와 확장 질의어를 자소별로 비교하는 일례를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for one example of comparing a normalized user query and an extended query for each phoneme according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 추천 확장 질의어를 나타내는 일례를 도시한 도면이다.8 is a diagram illustrating an example of a recommended extended query word according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법을 수행하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 장치의 내부 블록도이다.9 is an internal block diagram of a general purpose computer device that may be employed to perform the index based query recommendation method for search in accordance with the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
100: 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템100: index-based query recommendation system for search
110: 데이터베이스 120: 입력부110: database 120: input unit
130: 정규화부 140: 검색부130: normalization unit 140: search unit
150: 판단부 160: 비교부150: determination unit 160: comparison unit
170: 결정부170: decision
본 발명은 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자로부터 입력된 사용자 질의어를 정규화하여 검색용 색인에서 확장 질의어를 검색하고, 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단한 후 사용될 확장 질의어와 정규화된 사용자 질의어를 자소별로 비교하여 일치하는 경우 추천 질의어로 추천하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a search index recommendation method and system therefor, and more particularly, to search an extended query in a search index by normalizing a user query input from a user, and determining whether to use the searched extended query. The present invention relates to a method and a system for recommending a recommendation query when the extended query and the normalized user query to be used are matched for each phoneme.
일반적으로 검색 서비스를 제공하는 검색 웹사이트는 사용자로부터 질의어가 입력되면 상기 질의어에 대응하는 검색 결과(예를 들면, 상기 질의어를 포함하는 웹 사이트, 상기 질의어를 포함하는 기사, 상기 질의어를 포함하는 파일명을 갖 는 이미지 등)를 사용자에게 제공한다.In general, a search website providing a search service has a search result corresponding to the query when the user inputs a query (for example, a web site including the query, an article including the query, and a file name including the query). To the user).
현재 검색 서비스는 점차 사용자의 편의를 극대화하는 방향으로 개선되어 가고 있는데, 이러한 개선 방향의 큰 줄기는 사용자가 적합한 질의어를 입력할 시에 만족할만한 검색 결과를 제공하는 것은 물론이거니와 사용자가 부적합한 질의어를 입력할 시에도 사용자를 만족시킬 수 있는 적절한 검색 결과를 제공하는 것이어야 한다. 특히, 검색 서비스의 이용자층이 확대되면서 적절한 질의어에 대한 충분한 배경 지식이 없는 사용자가 늘어남에 따라 사용자에게 적절한 쿼리를 가이드(guide)할 필요성이 제기된다.Currently, the search service is gradually being improved to maximize user convenience. The main trend of the improvement is not only to provide satisfactory search results when a user inputs an appropriate query, but also to input an inappropriate query. It should also be to provide appropriate search results to satisfy the user. In particular, as the user base of the search service expands, an increase in the number of users who do not have sufficient background knowledge of appropriate query terms raises the need for guiding appropriate queries to users.
또한, 검색 서비스에 있어서 사용자가 검색창에 질의어의 일부만을 입력할 경우 이를 어떤 식으로 처리하여 사용자를 만족시킬 수 있는 적절한 검색 결과를 제공할 것인가에 대한 고민도 존재한다. 예를 들어, "르완ㄷ"와 같이 사용자가 정확한 발음을 기억하지 못하고 질의어의 앞 음절만을 기억하고 있는 경우, 사용자가 질의어의 일부분인 앞 음절만을 입력하게 되므로 이에 대한 적극적인 해결책이 필요하다.In addition, in the search service, there is a concern about how to provide a suitable search result that satisfies the user when the user inputs only a part of the query in the search box. For example, if the user does not remember the correct pronunciation and only remembers the first syllable of the query, such as "Rwanc", the user inputs only the first syllable, which is part of the query, and therefore needs an active solution.
그러나, 종래의 검색 서비스 방법은 질의어의 일부분만을 이용하여 검색 수행을 요청했을 경우 사용자가 원하는 검색 결과를 제대로 제공하지 못하는 문제점이 있다.However, the conventional search service method has a problem in that the user does not properly provide a desired search result when a search is performed using only a part of a query.
즉, 상기 종래 검색 서비스 방법은 사용자가 실제로 원하지 않는 질의어에 대한 검색 결과를 출력할 가능성이 높고, 이미 잘못 입력된 질의어에 대한 검색 결과를 한번 출력한 후에야 사후적으로 다른 질의어를 추천하므로 사용자가 다시 질 의어를 선택하여 검색 수행을 요청해야 하는 번거로움이 존재한다.That is, the conventional search service method has a high possibility of outputting a search result for a query that is not actually desired by the user, and after a search result for a query that is already incorrectly input is recommended, another user may later recommend another query. There is a need to select a query and request to perform a search.
이에, 검색 서비스에서 사용자가 질의어를 앞 음절만을 입력하더라도 검색용 색인에서 사용자에 의해 입력된 음절로 시작하는 질의어를 추천해 줄 수 있는 새로운 기술의 출현이 요청되어 왔다.Accordingly, even if a user inputs only the first syllable in a query in a search service, the emergence of a new technology that can recommend a query starting with a syllable input by a user in a search index has been requested.
또한, 검색 서비스에서 사용자가 질의어를 입력할 경우 실시간으로 추천 질의어를 제공하여 질의어 입력에 대한 번거로움을 줄일 수 있는 기술이 요청되어 오고 있다.In addition, when a user inputs a query in a search service, a technique for providing a recommendation query in real time and reducing the trouble of inputting a query has been requested.
본 발명은 상술한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사용자의 질의어 입력 상황에 맞춰 실시간으로 적절한 추천 질의어를 제시할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the problems of the prior art as described above, and an object thereof is to provide a method and a system capable of presenting an appropriate recommendation query in real time according to a query input situation of a user.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 사용자가 질의어의 앞 음절만을 기억하는 경우 사용자가 기억하고 있는 앞 음절로 시작하는 질의어를 적절하게 제시하는 것을 그 목적으로 한다.The index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention have an object of appropriately presenting a query word starting with the previous syllable stored by the user when the user remembers only the syllable of the previous syllable.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 사용자가 입력 중인 질의어에 대한 추천 질의어 리스트를 제공함으로써, 사용자가 긴 질의어를 전부 입력하지 않고도 손쉽게 질의어를 완성할 수 있도록 하는 것을 그 목적으로 한다.An index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention provide a list of recommended query terms for a query being input by a user, so that the user can easily complete the query without inputting a long query. do.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 추천 질의어를 제공하여 사용자의 질의어 입력 시간을 단축함으로써 사용자의 질의어 입 력 편의를 도모하고, 특히 키보드 사용이 미숙한 사용자의 질의어 입력 편의를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention provide a recommendation query to shorten the query input time of the user, thereby facilitating the user's query input, and in particular, the user can easily input the query for the inexperienced keyboard user. Its purpose is to provide.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 사용자 입력에 따라 사용자가 입력 중인 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하고 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판별하여 사용자에게 보다 적합한 추천 질의어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention search for an extended query for a query being input by the user according to a user input, and determine whether to use the extended query to provide a more suitable recommendation query for the user. For that purpose.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 질의어의 일부만을 기억하는 사용자에 대해 사용자의 기억을 보완하는 기능을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.It is an object of the present invention to provide an index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention for a user who stores only a part of a query.
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법 및 그 시스템은 추천된 질의어를 사용하여 항상 검색 결과가 존재하는 화면을 사용자에게 노출시키는 것을 그 목적으로 한다.An index-based query recommendation method and system for searching according to the present invention aim to expose a screen on which a search result always exists to a user using the recommended query.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법은 검색용 색인을 데이터베이스에 기록하고 유지하는 단계와, 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는 단계와, 상기 사용자 질의어를 정규화하는 단계와, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하는 단계와, 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단하는 단계와, 상기 판단 결과에 따라 상기 정규화된 사용자 질의어와 상기 확장 질의어를 자소별로 비 교하는 단계 및 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object and to solve the above-mentioned problems of the prior art, the search index based query recommendation method according to an embodiment of the present invention comprises the steps of recording and maintaining the search index in the database, the user from the user Receiving a query, normalizing the user query, searching for an extended query for the normalized user query in the search index by referring to the database, and whether to use the searched extended query Determining, comparing the normalized user query word with the extended query word by phoneme according to the determination result, and determining a recommended extended query word based on the comparison result.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법은 검색용 색인을 데이터베이스에 기록하고 유지하는 단계와, 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는 단계와, 상기 검색용 색인을 참조하여 상기 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하는 단계와, 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단하는 단계와, 상기 판단 결과에 따라 상기 사용자 질의어와 상기 확장 질의어를 자소별로 비교하는 단계 및 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, according to another embodiment of the present invention, a search index recommendation method for searching according to the present invention may include recording and maintaining a search index in a database, receiving a user query from a user, and referring to the search index. Searching for an extended query for the query, determining whether to use the searched extended query, comparing the user query with the extended query for each element according to the determination result, and recommending according to the comparison result Determining an extended query.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 검색용 색인을 기록하고 유지하는 데이터베이스와, 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는 입력부와, 상기 사용자 질의어를 정규화하는 정규화부와, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하는 검색부와, 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단하는 판단부와, 상기 판단 결과에 따라 상기 정규화된 사용자 질의어와 상기 확장 질의어를 자소별로 비교하는 비교부 및 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정하는 결정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the search index based query recommendation system according to an embodiment of the present invention includes a database for recording and maintaining a search index, an input unit for receiving a user query from a user, a normalization unit for normalizing the user query, and A search unit for searching for an extended query for the normalized user query in the search index by referring to a database, a determination unit for determining whether to use the searched extended query, and the normalized user query according to the determination result And a comparing unit comparing the extended query word by phoneme and a determining unit determining a recommended extended query word based on the comparison result.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템 및 방법을 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, a search index based query recommendation system and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an index-based query recommendation system for searching according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템(100)은 데이터베이스(110), 입력부(120), 정규화부(130), 검색부(140), 판단부(150), 비교부(160) 및 결정부(170)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the index-based
데이터베이스(110)는 검색용 색인을 기록하고 유지한다. 상기 검색용 색인은 검색 서비스를 제공하기 위한 문서를 소정 색인어에 따라 색인한 결과이다. 데이터베이스(110)는 상기 검색용 색인에 포함되는 모든 색인어가 반드시 추천 질의어로 적합한 단어들이라고 단정짓기 어렵기 때문에 상기 색인어가 포함된 문서 수인 색인어의 문서 출현 빈도를 상기 색인어와 대응시켜 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(110)는 상기 색인어가 포함된 문서의 수가 상기 검색용 색인을 위해 검색된 전체 문서의 수에 대해 어느 정도의 비율에 해당하는지의 정보도 상기 색인어와 대응시켜 저장할 수 있다. The
입력부(120)는 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는다. 상기 사용자 질의어는 상기 사용자에 의해 입력되는 질의어이다. 예를 들어, 사용자에 의해 "ㄱ"이 입력된 경우 "ㄱ"이 상기 사용자 질의어에 해당된다. 입력부(120)는 유무선 통신망을 통해 상기 사용자의 단말기로부터 상기 사용자에 의해 입력된 사용자 질의어를 수신할 수도 있다. The
정규화부(130)는 상기 검색용 색인을 통해 상기 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색할 수 있도록 하기 위해 상기 사용자 질의어를 정규화한다. 일반적으로 검색용 색인을 통해 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하기 위해서 대문자는 소문자로, 전각 문자는 ASCII 기호 등으로 변환하지만 자소 단위 처리를 위해 다음과 같이 음절을 이루지 못하는 자소에 대한 사전 처리를 수행해야 한다. 예를 들어, "르완ㄷ"와 같은 사용자 질의어가 입력되는 경우, "ㄷ" 이후에 이어질 순서상으로 가장 가까운 음절은 "다"가 되어야 맞지만, 종래 코드 순서상 "ㄸ" 또는 "ㄹ"이 되는 문제점이 있다. 따라서, 본 발명에 따른 정규화부(130)는 상기 사용자 질의어의 후단이 하나의 자음으로 이루어진 미완성 음절인 경우, 상기 자음+모음의 형태로 상기 사용자 질의어를 정규화한다. 정규화부(130)는 예를 들어, 상기 사용자 질의어가 "르완ㄷ"인 경우 "르완다"로 상기 사용자 질의어를 정규화한다. 또한, 정규화부(130)는 상기 입력된 사용자 질의어의 후단이 하나의 자음으로 이루어진 미완성 음절인 경우, 도 3에 도시된 것과 같이 상기 자음(310)에 대응하는 코드(311)를 상기 자음+모음(320)에 대응하는 코드(321)로 변경하여 상기 사용자 질의어를 정규화한다. 정규화부(130)는 상기 입력된 사용자 질의어의 후단이 미완성 음절이 아닌 경우, 상기 입력된 사용자 질의어에 대한 정규화 동작을 수행하지 않을 수 있다. The
검색부(140)는 데이터베이스(110)를 참조하여 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 확장 질의어를 검색한다. 상기 확장 질의어는 상기 입력된 사용자 질의어 또는 상기 정규화된 사용자 질의어와 앞단이 일치하고, 뒷단이 다른 확장된 형태일 수 있다. 상기 확장 질의어는 예를 들어, 상기 입력된 사용자 질의어 또는 상기 정규화된 사용자 질의어가 "기"인 경우, "김밥", "김치", "길" 등과 같이 앞단이 상기 사용자 질의어와 일치하고, 뒷단이 각기 다를 수 있 다. The
검색부(140)는 상기 검색용 색인에서 색인어의 정렬순서 상 상기 정규화된 사용자 질의어보다 뒤에 위치한 색인어부터 상기 확장 질의어로 검색할 수 있다. 상기 검색용 색인은 일반적인 문서가 색인된 결과에 따라 색인어들을 바이너리 서치(binary search)가 가능하도록 정렬된 리스트 또는 트리(tree) 구조 속에 포함될 수 있다. The
검색부(140)는 상기 트리 구조의 검색용 색인인 경우, 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어 또는 상기 입력된 사용자 질의어보다 큰 색인어를 검색하고, 소정의 횟수만큼 트래버스(traverse)를 수행한다. 상기 트리 구조의 검색용 색인인 경우 도 4에 도시된 것과 같이 "기"(401)보다 큰 검색어는 "김밥"(402), "김치"(403), "길"(404), "나비"(405)와 같이 상기 입력된 사용자 질의어 또는 상기 정규화된 사용자 질의어가 미완성 질의어일 때 상기 사용자 질의어보다 오른쪽에 위치한 즉, 상기 사용자 질의어보다 정렬순서가 후순위인 검색어를 지칭할 수 있다. When the
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단한다. 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단하는 이유는 상기 검색용 색인에 포함된 모든 색인어가 반드시 추천 질의어에 적합한 단어라고 할 수 없기 때문이다. 즉, 상기 색인어가 형태소 분석기 등의 색인기의 오류에 의한 단어이거나 또는 색인기에서 의미가 있는 단어로 판단하더라도 색인에 추가되었으나 사용자에게 매우 생소한 단어일 수도 있다. 따라서, 본 발명에 따른 판단부(150)는 상기 검색 용 색인에서 검색된 확장 질의어를 추천 확장 질의어로 사용할 수 있는지를 판단한다. 상기 검색용 색인은 일반적으로 색인어를 포함하는 문서의 리스트로 이루어진다. The
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치 또는 전제 문서수에 대해서 소정 비율과 비교한 결과에 따라 상기 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단할 수 있다. The
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치 이상인 경우, 상기 검색된 확장 질의어를 확장 질의어로 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 상기 검색된 확장 질의어가 예를 들어, "김치"인 경우 도 5에 도시된 것과 같이 상기 검색된 확장 질의어인 "김치"를 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도가 "40"이다. 따라서, 판단부(150)는 상기 소정 기준치가 "25"이면 상기 문서의 출현 빈도가 상기 소정 기준치 이상이므로 상기 검색된 확장 질의어인 "김치"를 확장 질의어로 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있다. The
상기 검색된 확장 질의어가 예를 들어, "김장"인 경우 도 5에 도시된 것과 같이 상기 검색된 확장 질의어인 "김장"을 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도가 "10"이다. 판단부(150)는 상기 소정 기준치가 "25"이면, 상기 색인어 "김장"을 포함하는 문서의 출현 빈도가 상기 소정 기준치 미만이므로 상기 검색된 확장 질의어인 "김장"을 확장 질의어로 사용할 수 없는 것으로 판단할 수도 있다.When the searched extended query is "Kimjang", for example, as shown in FIG. 5, the appearance frequency of the document including the searched extended query "Kimjang" as an index word is "10". If the predetermined reference value is "25", the
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 상기 검색용 색인을 위해 검색된 전체 문서수에 대해서 소정의 비율 이상인 경우, 상 기 검색된 확장 질의어를 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 검색된 확장 질의어가 "김치"인 경우를 예로 들면 도 6에 도시된 것과 같이 상기 검색된 확장 질의어인 "김치"를 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도가 "40"이고, 상기 검색된 전체 문서수가 "100"이면 상기 문서의 출현 빈도가 상기 검색된 전체 문서수에 대한 비율이 "4/10"이다. 따라서, 판단부(150)는 상기 소정의 비율이 "2/10"인 경우, "김치"를 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도에 대한 전체 문서수의 비율(4/10)이 상기 소정의 비율(2/10) 이상이므로 상기 검색된 확장 질의어인 "김치"를 확장 질의어로 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있다.If the frequency of appearance of the document including the searched extended query is more than a predetermined ratio with respect to the total number of documents searched for the search index, the
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 하한선 이상이고, 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 상한선 이하인 경우, 상기 검색된 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수도 있다. 판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 하한선 미만으로 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 너무 낮은 경우, 상기 검색된 확장 질의어가 일반적으로 거의 사용되지 않는 단어일 가능성이 높기 때문에 상기 검색된 확장 질의어를 확장 질의어로 사용되지 않도록 판단할 수도 있다. 또한, 판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 상한선 초과로 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 너무 높은 경우, 상기 검색된 확장 질의어가 매우 빈번하게 사용되는 일반적인 단어이므로 질의어로서 의미가 없기 때문에 확장 질의어로 사용되지 않도록 판단할 수도 있다.The
판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 전체 문서수에 대한 소정 비율의 하한선 이상이고, 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 상기 전체 문서수에 대한 소정 비율의 상한선 이하인 경우, 상기 검색된 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 검색된 전체 문서수에 대해 소정 비율의 하한선 미만으로 상기 검색된 확장 질의어의 출현 빈도가 상기 검색된 전체 문서수에 비해 너무 낮은 경우, 상기 검색된 확장 질의어가 일반적으로 거의 사용되지 않는 단어일 가능성이 높기 때문에 상기 검색된 확장 질의어를 확장 질의어로 사용되지 않도록 판단할 수도 있다. 상기 검색된 확장 질의어가 "김장"인 경우를 예로 들면, 도 6에 도시된 것과 같이 "김장"을 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도가 "10"이고, 상기 검색된 전체 문서수가 "100"이면 상기 "김장"을 포함하는 문서의 출현 빈도에 대한 상기 검색된 전체 문서수의 비율이 "1/10"이다. 따라서, 판단부(150)는 상기 소정의 비율이 "2/10"인 경우, "김장"을 색인어로 포함하는 문서의 출현 빈도에 대한 전체 문서의 비율(1/10)이 상기 소정 비율(2/10) 미만이므로 "김장"을 확장 질의어로 사용하지 않는 것으로 판단할 수도 있다. The
또한, 판단부(150)는 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 검색된 전체 문서수에 대해 소정 비율의 상한선 초과로 상기 검색된 확장 질의어의 출현 빈도가 너무 높은 경우, 즉 상기 질의어가 매우 빈번하게 사용되는 일반적인 단어이므로 질의어로서 의미가 없기 때문에 확장 질의어로 사용되지 않도록 판단할 수도 있다.In addition, the
비교부(160)는 상기 판단 결과에 따라 검색된 확장 질의어로 사용하기로 결정된 확장 질의어와 상기 정규화된 사용자 질의어를 자소별로 비교한다. 비교부(160)는 상기 정규화된 사용자 질의어 또는 상기 확장 질의어를 자소 단위로 분석하기 위한 자소분석기를 포함하고, 상기 자소분석기를 통해 각각 분석된 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 자소와 상기 확장 질의어에 대한 자소를 비교할 수 있다. The
결정부(170)는 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정한다. 결정부(170)는 상기 비교 결과에 따라 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 자소가 상기 확장 질의어에 대한 자소의 앞부분이 일치하는 경우, 상기 확장 질의어를 추천 확장 질의어로 결정할 수 있다. The
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템(100)은 도 8에 도시된 것과 같이 사용자에 의해 검색창(810)으로 입력된 "기"에 대한 추천 확장 질의어가 결정된 경우, 상기 추천 확장 질의어인 "김밥", "김치", "길"을 질의어 추천창(820)으로 제시할 수 있다. In the search index based
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법을 도시한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a search index recommendation method for searching according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 단계(S210)에서 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 검색용 색인을 데이터베이스에 기록하고 유지한다. 상기 검색용 색인은 검색 서비스를 제공하기 위한 문서를 소정 색인어에 따라 색인한 결과이다. 상기 데이터베이스는 도 5에 도시된 것과 같이 상기 색인어가 포함된 문서의 수인 색인어의 문서 출현 빈도를 상기 색인어와 대응시켜 저장할 수 있다. 또한, 상기 데이터베이스는 도 6에 도시된 것과 같이 상기 색인어가 포함된 문서의 수가 상기 검색용 색인을 위해 검색된 전체 문서의 수에 대해 어느 정도의 비율에 해당하는지의 정보도 상기 색인어와 대응시켜 저장할 수 있다. Referring to FIG. 2, in step S210, the search-based index recommendation system records and maintains a search index in a database. The search index is a result of indexing a document for providing a search service according to a predetermined index word. As illustrated in FIG. 5, the database may store a frequency of document appearance of an index word corresponding to the index word as the number of documents including the index word. In addition, as shown in FIG. 6, the database may store information corresponding to a ratio of the number of documents including the index word to the total number of documents searched for the search index in association with the index word. have.
단계(S220)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 사용자로부터 사용자 질의어를 입력 받는다. 상기 사용자 질의어는 상기 사용자에 의해 입력되는 질의어이다. 예를 들어, 상기 사용자에 의해 "ㄱ"이 입력된 경우 "ㄱ"이 상기 사용자 질의어에 해당된다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 유무선 통신망을 통해 상기 사용자의 단말기로부터 상기 사용자에 의해 입력된 사용자 질의어를 수신할 수도 있다. In operation S220, the search index recommendation system for search receives a user query from a user. The user query is a query input by the user. For example, when "a" is input by the user, "a" corresponds to the user query. The index-based query recommendation system for search may receive a user query input by the user from a terminal of the user through a wired / wireless communication network.
단계(S230)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 사용자 질의어를 정규화한다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S230)에서 상기 입력된 사용자의 질의어의 후단이 하나의 자음으로 이루어진 미완성 음절인 경우, 상기 자음+모음의 형태로 상기 사용자 질의어를 정규화할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 예를 들어, 상기 입력된 사용자의 질의어가 "르완ㄷ"인 경우 상기 입력된 사용자의 질의어의 후단이 하나의 자음인 "ㄷ"으로 이루어진 미완성 음절이므로 "ㄷ"+"ㅏ"로 상기 사용자 질의어를 정규화할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S230)에서 상기 입력된 사용자 질의어의 후단이 하나의 자음으로 이루어진 미완성 음절인 경우, 도 3에 도시된 것과 같이 상기 자음(310)에 대응하는 코드(311)를 상기 자음+모음(320)에 대응 하는 코드(321)로 변경하여 상기 사용자 질의어를 정규화할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 예를 들어, 상기 입력된 사용자의 질의어가 자음 "ㄱ"인 경우 "ㄱ"에 대응하는 코드(0xA4A1)를 자음+모음인 "가"에 대응하는 코드(0xB0A1)로 변환할 수 있다. In operation S230, the search index recommendation system for search normalizes the user query. The search index-based query recommendation system for search may normalize the user query in the form of the consonant + vowel when the rear end of the input user query is an incomplete syllable composed of one consonant. The index-based query recommendation system for search is, for example, when the input user's query word is "Rwanc", the last word of the input user's query word is an incomplete syllable consisting of one consonant "c". + "질의" can be used to normalize the user query. The search index-based query recommendation system for search is a
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법은 상기 입력된 사용자 질의어가 하나의 자음으로 이루어진 미완성 음절이 아닌 자음+모음으로 이루어진 완성 음절이 입력되는 경우로서 상기 사용자 질의어를 정규화하는 단계(S230)만을 수행하지 않고 나머지 단계(S210, S220, S240~S270)를 동일하게 수행할 수 있다. On the other hand, the search index based query recommendation method according to another embodiment of the present invention is a case where the input user query is a complete syllable consisting of consonants + vowels rather than an unfinished syllable consisting of one consonant is inputted Instead of performing only the normalization step S230, the remaining steps S210, S220, and S240 to S270 may be performed in the same manner.
단계(S240)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 질의어에 대한 확장 질의어를 검색할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색용 색인에서 색인어의 정렬순서 상 상기 정규화된 질의어보다 뒤에 위치한 색인어부터 상기 확장 질의어를 검색할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색용 색인이 트리 구조인 경우, 상기 검색용 색인에서 상기 정규화된 사용자 질의어보다 큰 색인어를 검색하고, 소정의 횟수만큼 트래버스(traverse)를 수행하여 상기 확장 질의어를 검색할 수도 있다. In operation S240, the search index recommendation system for search may search for the extended query for the normalized query in the search index by referring to the database. The search index-based query recommendation system for searching may search the extended query starting from an index word located later than the normalized query word in an index order of the search index. When the search index is a tree structure, the search index-based query recommendation system searches for an index larger than the normalized user query in the search index and traverses the predetermined number of times to perform the extended query. You can also search for.
단계(S250)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단한다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S250)에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치(threshold value) 이상인 경우, 상기 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어가 포함된 문서의 출현 빈도가 너무 낮으면, 상기 검색된 확장 질의어가 일반적으로 사용되지 않는 단어일 가능성이 높기 때문에 이를 고려하여 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단할 수 있다. In operation S250, the search index recommendation system for search determines whether to use the searched extended query. The index-based query recommendation system for search may determine that the extended query is used when the frequency of appearance of the document including the searched extended query is greater than or equal to a predetermined threshold in step S250. That is, the search index based query recommendation system for the search considers the searched extended query word because the searched extended query word is likely to be an unused word if the appearance frequency of the document including the searched extended query word is too low. It can be determined whether or not to use.
상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S250)에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 전체 문서수에 대해서 소정의 비율 이상인 경우, 상기 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어가 포함된 문서의 출현 빈도가 상기 전체 문서수에 비해 상대적으로 너무 낮으면, 상기 검색된 확장 질의어가 일반적으로 사용되지 않는 단어일 가능성이 높기 때문에 이를 고려하여 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단할 수 있다.The index-based query recommendation system for search may determine to use the extended query when the frequency of appearance of the document including the searched extended query is greater than or equal to a predetermined ratio with respect to the total number of documents in step S250. That is, the search index based query recommendation system for the search is more likely that the searched extended query is a word that is not generally used if the frequency of appearance of the document including the searched extended query is relatively low compared to the total number of documents. Therefore, in consideration of this, it is possible to determine whether to use the searched extended query.
상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S250)에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 하한선(Threshold value-low) 이상이고, 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 상한선(Threshold value-high) 이하인 경우, 상기 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어가 포함된 문서의 출현 빈도가 소정 기준치의 하한선과 상한선 사이에 있는 경우에만 상기 검색된 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어가 포 함된 문서의 출현 빈도가 너무 높으면, 상기 검색된 확장 질의어가 매우 일반적으로 사용되는 단어이므로 질의어로서 의미를 갖지 못하는 단어일 가능성이 높기 때문에 이를 고려하여 상기 검색된 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판단할 수 있다. In the search index-based query recommendation system for search, the frequency of appearance of the document including the searched extended query is greater than or equal to a threshold value-low, and the frequency of appearance of the document including the searched extended query in step S250. If is less than or equal to the threshold value-high of the predetermined reference value, it may be determined that the extended query. That is, the search index-based query recommendation system for search may determine to use the searched extended query only when the frequency of appearance of the document including the searched extended query is between a lower limit and an upper limit of a predetermined reference value. The index-based query recommendation system for search considers that if the frequency of appearance of the document including the searched extended query word is too high, the searched extended query word is a word that is generally used, and thus it is likely to be a word having no meaning as a query word. By using the found extended query can be determined.
상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S250)에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 전체 문서수에 대한 소정 비율의 하한선 이상이고, 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 상기 전체 문서수에 대한 소정 비율의 상한선 이하인 경우, 상기 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색된 확장 질의어가 포함된 문서의 출현 빈도가 전체 문서수의 특정 비율 사이에 있는 경우에만 상기 검색된 확장 질의어를 사용하는 것으로 판단할 수 있다. In the search index-based query recommendation system for search, the frequency of appearance of the document including the searched extended query is greater than or equal to a lower limit of a predetermined ratio with respect to the total number of documents in step S250, and the frequency of appearance of the document including the searched extended query is increased. When the upper limit of the predetermined ratio with respect to the total number of documents is less than, it may be determined that the extended query word is used. That is, the search index-based query recommendation system for search may determine to use the searched extended query only when the frequency of appearance of the document including the searched extended query is within a specific ratio of the total number of documents.
단계(S260)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 판단 결과에 따라 상기 정규화된 사용자 질의어와 상기 확장 질의어를 자소별로 비교한다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 도 7에 도시된 것과 같이 상기 정규화된 사용자 질의어에 대한 자소 및 상기 확장 질의어에 대한 자소를 각각 분석하고, 상기 분석된 자소를 비교한다. In operation S260, the search index-based query recommendation system for searching compares the normalized user query and the extended query for each phoneme according to the determination result. The index-based query recommendation system for search analyzes the phoneme for the normalized user query and the phoneme for the extended query, as shown in FIG. 7, and compares the analyzed phonemes.
단계(S270)에서 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 비교 결과에 따라 추천 확장 질의어를 결정한다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 단계(S270)에서 상기 비교 결과 상기 확장 질의어에 대해 분석된 자소의 앞부분이 상기 정규화된 사용자 질의어에 대해 분석된 자소와 일치하는 경우, 상기 확장 질의어를 상기 추천 확장 질의어로 결정할 수 있다. In operation S270, the search index based query recommendation system determines a recommended extended query based on the comparison result. The search index-based query recommendation system for search expands the extended query to the recommendation extension when the front part of the phoneme analyzed for the extended query word matches the phoneme analyzed for the normalized user query in step S270. Can be determined by query.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 질의어 정규화 시 사용되는 코드의 일례를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of code used when normalizing a user query in accordance with an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 사용자 질의어의 후단이 하나의 자음(310)으로 이루어진 미완성 음절인 경우, 상기 사용자 질의어로 자음에 대응되는 코드(311)를 자음+모음(320)에 대응하는 코드(321)로 변경하여 질의어 정규화를 수행할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 예를 들어, 자음(310) "ㄱ"이 사용자 질의어로 입력된 경우 "ㄱ"에 대응되는 코드(311)인 "0xA4A1"를 자음+모음(320)인 "가"에 대응되는 코드(321)인 "0xB0A1"으로 변경하여 상기 사용자 질의어를 정규화할 수 있다. Referring to FIG. 3, when the search-based index-based query recommendation system is an unfinished syllable composed of one
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 트리 구조의 검색용 색인의 일례를 도시한 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of a search index of a tree structure according to one embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 트리 구조의 검색용 색인인 경우, 상기 사용자 질의어가 "기"(401)일 때 "김밥"(402), "김치"(403), "길"(404), "나비"(405)와 같이 상기 사용자 질의어인 "기"보다 큰 색인어 즉, 상기 트리 구조상 상기 사용자 질의어보다 오른쪽에 위치한 색인어들을 검색할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 사용자 질의어인 "기"보다 작은 색인어 즉, 상기 트리 구조상 "기(401)"보다 왼쪽에 위치한 색인어인 "금"(402)을 검색하지 않고, "기"(401)보다 오른쪽에 위치한 색인어들인 "김밥(402), 김치(403), 길(404), 나비(405)"만을 검색한다. Referring to FIG. 4, when the index-based query recommendation system for search is the search index of the tree structure, when the user query word is a "gi" (401), "kimbab" 402, "kimchi" 403, Index words larger than the user query word "gi" such as "path" 404 and "butterfly" 405 may be searched for index words that are located to the right of the user query in the tree structure. That is, the search index-based query recommendation system for search does not search for an index word smaller than the user query word "gi", that is, "gold" 402 which is located to the left of the "gigi 401" in the tree structure, and " Only the index words "Gimbab 402, Kimchi 403,
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 색인어의 문서 출현 빈도의 일례를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a document appearance frequency of an index word in one embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 검색용 색인은 색인어 및 상기 색인어를 포함하는 문서의 출현 빈도를 대응시켜 관리한다. 상기 색인어는 "김밥, 김장, 김치" 등과 같이 소정 정렬순서에 따라 정렬될 수 있다. 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색용 색인에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 소정 기준치 이상인 경우, 상기 확장 질의어를 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 기준치가 "20"일 때 상기 검색된 확장 질의어가 예를 들어 "김밥, 김장, 김치"인 경우 상기 기준치(20)보다 큰 "김밥(30), 김치(40)"를 상기 확장 질의어로 사용할 수 있는 것으로 판단하고, 상기 기준치(20)보다 상기 문서 출현 빈도가 작은 "김장(10)"을 상기 확장 질의어로 사용할 수 없는 것으로 판단할 수도 있다. Referring to FIG. 5, the search index manages the index word and the frequency of appearance of the document including the index word. The index word may be sorted according to a predetermined sorting order such as "gimbap, kimjang, kimchi". The index-based query recommendation system for search may determine that the extended query can be used when the frequency of appearance of the document including the searched extended query in the search index is equal to or greater than a predetermined reference value. The search index-based query recommendation system for search is "Gimbab 30 and
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 색인어의 문서 출현 빈도에 대한 전체 문서수 비율의 일례를 도시한 도면이다. 6 is a diagram showing an example of the total number of documents to the frequency of appearance of documents in the index word in one embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 검색용 색인은 색인어 및 상기 색인어를 포함하는 문서의 출현 빈도가 전체 문서수에 대해 차지하는 비율을 대응시켜 관리한다. 상기 색인어는 "김밥, 김장, 김치" 등과 같이 소정 정렬순서에 따라 정렬될 수 있다. 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 검색용 색인에서 상기 검색된 확장 질의어를 포함하는 문서 출현 빈도가 상기 전체 문서수에 대한 소정 비율 이상인 경우, 상기 확장 질의어를 사용할 수 있는 것으로 판단할 수 있다. 즉, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 비율이 "2/10"일 때 상기 검색된 확장 질의어 가 예를 들어, "김밥, 김장, 김치"인 경우 상기 비율(2/10)보다 큰 "김밥(30/100), 김치(40/100)"를 상기 확장 질의어로 사용할 수 있는 것으로 판단하고, 상기 비율(2/10)보다 작은 "김장(10/100)"을 상기 확장 질의어로 사용할 수 없는 것으로 판단할 수도 있다. Referring to FIG. 6, the search index manages the index word and the ratio of the frequency of appearance of the document including the index word to the total number of documents. The index word may be sorted according to a predetermined sorting order such as "gimbap, kimjang, kimchi". The search index-based query recommendation system for search may determine that the extended query can be used when the frequency of appearance of the document including the searched extended query in the search index is equal to or greater than a predetermined ratio with respect to the total number of documents. That is, the search index based query recommendation system for search is "kimbab" larger than the ratio (2/10) when the searched extended query is "kimbab, kimjang, kimchi" when the ratio is "2/10". (30/100), it is determined that Kimchi (40/100) "can be used as the extended query language, and that" Kimjang (10/100) "smaller than the ratio (2/10) cannot be used as the extended query language. It can also be judged.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 정규화된 사용자 질의어와 확장 질의어를 자소별로 비교하는 일례를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for one example of comparing a normalized user query and an extended query for each phoneme according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 정규화된 사용자 질의어 또는 입력된 사용자 질의어가 예를 들어 "기"인 경우 자소분석기(701)를 통해 "ㄱ+ㅣ"로 자소를 분석할 수 있다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 확장 질의어가 예를 들어, "김밥, 김치, 길, 나비"인 경우 자소분석기(702~705)를 통해 각각 자소를 분석한다. 상기 자소 분석 결과는 "김밥"인 경우 "ㄱ+ㅣ+ㅁ+ㅂ+ㅏ+ㅂ"이고, "김치"인 경우 "ㄱ+ㅣ+ㅁ+ㅊ+ㅣ"이고, "길"인 경우 "ㄱ+ㅣ+ㄹ"이고, "나비"인 경우 "ㄴ+ㅏ+ㅂ+ㅣ"이다. 상기 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 상기 사용자 질의어에 대해 분석된 자소인 "ㄱ+ㅣ"가 상기 분석된 자소의 앞부분에 포함되는 "김밥, 김치, 길"을 상기 추천 확장 질의어로 결정할 수 있다. "나비"는 상기 사용자 질의어에 대해 분석된 자소인 "ㄱ+ㅣ"이 전혀 포함되어 있지 않으므로 추천 확장 질의어로 사용될 수 없다. Referring to FIG. 7, if the normalized user query or the input user query is “gi”, the search index-based query recommendation system analyzes a phoneme with “a + ㅣ” through a
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 추천 확장 질의어를 나타내는 일례를 도시한 도면이다.8 is a diagram illustrating an example of a recommended extended query word according to an embodiment of the present invention.
도 8을 참조하면, 검색창(810)은 사용자의 키 입력에 따른 사용자 질의어를 입력 받는다. 검색용 색인 기반 질의어 추천 시스템은 검색창(810)을 통해 상기 사용자로부터 입력된 사용자 질의어가 예를 들어 "기"인 경우, 사용자 질의어에 대해 추천 확장 질의어로 결정된 "김밥, 김치, 길"을 질의어 추천창(820)을 통해 상기 사용자에게 제시할 수 있다. 상기 사용자는 질의어 추천창(820)에 디스플레이되는 추천 확장 질의어를 확인한 후 자신이 원하는 추천 확장 질의어를 선택할 수 있다. Referring to FIG. 8, the
본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 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 본 발명을 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. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The index-based query recommendation method for searching according to the present invention may be implemented 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. Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, 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. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. The medium may be a transmission medium such as an optical or metal wire, a waveguide, or the like including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command, a data structure, or the like. 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. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.
도 9는 본 발명에 따른 검색용 색인 기반 질의어 추천 방법을 수행하는 데 채용될 수 있는 범용 컴퓨터 장치의 내부 블록도이다.9 is an internal block diagram of a general purpose computer device that may be employed to perform the index based query recommendation method for search in accordance with the present invention.
도 9를 참조하면, 컴퓨터 장치(900)는 램(RAM: Random Access Memory)(920)과 롬(ROM: Read Only Memory)(930)을 포함하는 주기억장치와 연결되는 하나 이상의 프로세서(910)를 포함한다. 프로세서(910)는 중앙처리장치(CPU)로 불리기도 한다. 본 기술분야에서 널리 알려져 있는 바와 같이, 롬(930)은 데이터(data)와 명령(instruction)을 단방향성으로 CPU에 전송하는 역할을 하며, 램(920)은 통상적으로 데이터와 명령을 양방향성으로 전송하는 데 사용된다. 램(920) 및 롬(930)은 컴퓨터 판독 가능 매체의 어떠한 적절한 형태를 포함할 수 있다. 대용량 기억장치(Mass Storage)(940)는 양방향성으로 프로세서(910)와 연결되어 추가적인 데이터 저장 능력을 제공하며, 상기된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 중 어떠한 것일 수 있다. 대용량 기억장치(940)는 프로그램, 데이터 등을 저장하는데 사용되며, 통상적으로 주기억장치보다 속도가 느린 하드 디스크와 같은 보조기억장치이다. CD 롬(960)과 같은 특정 대용량 기억장치가 사용될 수도 있다. 프로세서(910)는 비디오 모니터, 트랙볼, 마우스, 키보드, 마이크로폰, 터치스크린 형 디스플레이, 카드 판독기, 자기 또는 종이 테이프 판독기, 음성 또는 필기 인식기, 조이스틱, 또는 기타 공지된 컴퓨터 입출력장치와 같은 하나 이상의 입출력 인터페이스(950)와 연결 된다. 마지막으로, 프로세서(910)는 네트워크 인터페이스(970)를 통하여 유선 또는 무선 통신 네트워크에 연결될 수 있다. 이러한 네트워크 연결을 통하여 상기된 방법의 절차를 수행할 수 있다. 상기된 장치 및 도구는 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술 분야의 당업자에게 잘 알려져 있다. 한편, 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있다.Referring to FIG. 9, the
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. As described above, although the present invention has been described with reference to limited embodiments and drawings, the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.
본 발명에 따르면, 사용자의 질의어 입력 상황에 맞춰 실시간으로 적절한 추천 질의어를 제시할 수 있다.According to the present invention, an appropriate recommendation query can be presented in real time according to the user's query input situation.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 질의어의 앞 음절만을 기억하는 경우 사용자가 기억하고 있는 앞 음절로 시작하는 질의어를 적절하게 제시할 수 있다.Further, according to the present invention, when the user remembers only the first syllable of the query, the user can appropriately present the query starting with the previous syllable.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 입력 중인 질의어에 대한 추천 질의어 리스트를 제공함으로써, 사용자가 긴 질의어를 전부 입력하지 않고도 손쉽게 질의어를 완성할 수 있다.In addition, according to the present invention, by providing a list of recommended query for the query being input by the user, the user can easily complete the query without entering all the long query.
또한 본 발명에 따르면, 추천 질의어를 제공하여 사용자의 질의어 입력 시간을 단축함으로써 사용자의 질의어 입력 편의를 도모하고, 특히 키보드 사용이 미숙한 사용자의 질의어 입력 편의를 제공할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to provide a recommendation query to shorten the user's input time of the query, thereby facilitating the user's input of the query, and in particular, to provide a user's query input convenience.
또한 본 발명에 따르면, 사용자 입력에 따라 사용자가 입력 중인 질의어에 대한 확장 질의어를 검색하고 확장 질의어에 대한 사용 여부를 판별함으로써, 사용자에게 보다 적합한 추천 질의어를 제공할 수 있다. In addition, according to the present invention, by searching for an extended query for a query being input by the user according to the user input and determining whether to use the extended query, it is possible to provide a more suitable recommendation query for the user.
또한 본 발명에 따르면, 사용자가 질의어의 앞 음절만을 기억하는 경우 사용자로부터 입력되는 앞 음절로 시작하는 질의어를 추천해줌으로써 사용자의 기억을 보완하는 기능을 제공할 수 있다.In addition, according to the present invention, when the user only remembers the preceding syllables of the query, the user may provide a function to complement the user's memory by recommending the query starting with the preceding syllable.
또한 본 발명에 따르면, 검색용 색인을 기반으로 동작하여 추천된 질의어를 사용함에 따라 항상 검색 결과가 존재하는 화면을 사용자에게 노출시킬 수 있다. In addition, according to the present invention, by using the recommended query to operate based on the search index, it is possible to expose the screen that the search results always exist to the user.
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