KR101918358B1 - 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템 - Google Patents

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KR101918358B1
KR101918358B1 KR1020160156850A KR20160156850A KR101918358B1 KR 101918358 B1 KR101918358 B1 KR 101918358B1 KR 1020160156850 A KR1020160156850 A KR 1020160156850A KR 20160156850 A KR20160156850 A KR 20160156850A KR 101918358 B1 KR101918358 B1 KR 101918358B1
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Abstract

본 발명에 따른 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템은,
유저가 소지한 유저단말을 통해 검색어정보를 입력받는 검색어입력모듈;
상기 검색어정보에 따른 결과값정보를 산출하는 검색결과산출모듈;
상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장하는 데이터저장모듈;
상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 메인관리서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템{A Data Center System Providing Customized Information}
본 발명은 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 설명하면 유저 개인별 검색특성 및 유저집단의 검색특성을 통해 유저에게 최적화된 검색 결과를 제공하여 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템에 관한 것이다.
인터넷의 빠른 보급에 의해 현대인들은 지식 획득을 위한 지식 탐색에 있어 인터넷을 주로 이용하고 있으며, 정보의 바다라고도 일컫는 인터넷의 특성에 의해 다양한 정보를 검색을 통해 손쉽게 얻을 수 있어 인터넷을 통한 정보 검색은 점차 더 활발해지고 있다.
그러나 인터넷은 그 특성상 대용량의 정보를 필터링 없이 제공하고 있어, 이용자가 특정 검색 키워드를 입력하더라도 이용자가 원하는 내용 뿐 아니라 원하지 않는 내용까지 동시에 출력하게 되어, 이용자가 원하는 맞춤형 정보를 얻기 위해서는 이용자가 직접 정보를 취합하여 선택해야 한다는 문제점이 있었다.
이에 대한 문제를 해결하기 위하여, 한국 공개특허 제 10-2016-0049329호에 ‘사용자 맞춤형 검색 결과 제공 방법 및 장치’가 개시되어 있다. 상기 발명은 사용자 맞춤형 검색 결과 제공 방법 및 장치에 관한 것으로서, 상기 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 검색 결과 제공 방법은, 제1 사용자 단말로부터 제1 검색어를 수신하는 단계; 상기 제1 검색어에 기반한 검색 결과를 제공하는 단계; 상기 검색 결과 중 특정 검색 결과인 제1 검색 결과를 등록하는 입력을 수신하는 단계; 및 상기 제1 사용자 단말로부터 제1 사용자 식별자 정보를 획득하고, 상기 제1 검색 결과, 상기 제1 검색어 및 상기 제1 사용자 식별자 정보를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하여, 이전에 검색했던 검색어와 동일한 검색어로 검색을 수행하여 사용자가 원하는 정보에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 여러 단말에서도 사용자가 원하는 정보에 보다 쉽게 접근할 수 있도록 하였다.
그러나 상기 발명의 경우 사용자의 기존 검색 결과에 의존하여 사용자 맞춤형 검색 결과를 제공하므로, 사용자의 특성 뿐 아니라 사용자가 속한 연령, 지역, 성별 등 다양한 특성에 따른 맞춤형 검색 결과를 제공하는 것은 불가능하다는 한계성을 지닌다.
따라서 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템으로서, 유저 개인별 검색특성 및 유저집단의 검색특성을 통해 유저에게 최적화된 검색 결과를 제공할 수 있는, 신규하고 진보한 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템을 개발할 필요성이 대두되는 실정이다.
본 발명은 상기 기술의 문제점을 극복하기 위해 안출된 것으로, 사용자 개인별 검색특성 및 사용자집단의 검색특성을 통해 사용자에게 최적화된 검색 결과를 제공할 수 있는 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적은, 사용자의 검색으로 인해 저장공간에 축적된 키워드정보를 분석함으로써 유저의 키워드검색성향을 분석하여 맞춤형 정보 생성에 이용할 수 있도록 하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은, 사용자와 비슷한 지역, 성별, 연령을 지닌 유저그룹의 선호도특성을 맞춤형 정보 생성에 반영하여 집단적 특성을 반영할 수 있도록 하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템은, 유저가 소지한 유저단말을 통해 검색어정보를 입력받는 검색어입력모듈; 상기 검색어정보에 따른 결과값정보를 산출하는 검색결과산출모듈; 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장하는 데이터저장모듈; 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 메인관리서버;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
더불어, 상기 시스템은, 상기 유저에 의해 입력된 검색어정보와 상기 공유공간에 기 저장된 상기 결과값정보를 매칭하여 매칭정보를 생성하는 저장데이터출력모듈;을 더 포함하며, 상기 메인관리서버는, 상기 매칭정보를 기반으로 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 것을 특징으로 한다.
덧붙여, 상기 메인관리서버는, 상기 유저별 검색어정보 및 상기 유저별 결과값정보를 수집하여 유저별데이터로 저장하는 데이터수집부와, 복수개의 상기 유저별데이터를 분석하여 상기 검색어정보의 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 가장 높은 빈도로 산출된 최다검색정보를 파악하는 최다검색파악부 및, 상기 최다검색정보를 최적화검색정보로 지정하는 최적화정보지정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 데이터저장모듈은, 상기 유저가 검색을 수행한 검색엔진정보 각각에 대한 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장하며, 상기 메인관리서버는, 복수의 상기 검색엔진정보를 통해 검색된 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 기본최적화안내부 및, 상기 검색엔진정보별로 상기 최적화검색정보를 각각 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 검색엔진최적화안내부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
추가적으로, 상기 시스템은, 상기 유저의 검색성향을 파악하는 검색성향파악모듈;을 더 포함하고, 상기 메인관리서버는, 상기 검색성향에 따라 최적화검색정보를 산출하는 것을 특징으로 한다.
추가적으로, 상기 검색성향파악모듈은, 상기 유저에 의해 입력되어 상기 공유공간에 저장된 복수개의 검색어정보를 분석하여 검색키워드를 추출하는 키워드추출부와, 상기 검색키워드를 기반으로 상기 유저의 키워드검색성향을 분석하는 키워드성향분석부 및, 복수의 상기 유저를 지역과 연령 및 성별을 기준으로 그룹화하여 유저그룹을 설정하는 유저그룹설정부와, 상기 검색어정보 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 각각의 상기 유저그룹마다의 선택빈도수가 가장 높은 최빈선택정보를 파악하는 그룹별정보파악부 및, 상기 키워드검색성향 및 상기 최빈선택정보를 기반으로 상기 유저의 검색성향을 산출하는 검색성향산출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
추가적으로, 상기 키워드추출부는, 복수개의 상기 검색어정보에 기재된 키워드를 군집화한 뒤, 기 저장된 카테고리별 키워드분류기에 따라 군집화된 상기 키워드를 분류함으로써 검색키워드를 추출하는 것을 특징으로 한다.
추가적으로, 상기 키워드는, 군집화 인자(Association Factor, A.F)에 의해 군집화되며, 상기 군집화 인자는, 다음의 수학식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 한다.
수학식 1,
Figure 112016114865635-pat00001
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00002
는 키워드 a에 대한 b의 군집화 인자,
Figure 112016114865635-pat00003
는 키워드 a에 근접한 키워드 b의 누적 합,
Figure 112016114865635-pat00004
은 키워드 a에 인접한 전체 키워드의 누적 합,
Figure 112016114865635-pat00005
는 키워드 a, b 상호간의 군집화 인자를 나타낸다.)
추가적으로, 상기 그룹별정보파악부는, 상기 유저그룹 각각의 상기 결과값정보 중 현재시점까지 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 전체선택정보와, 기 설정된 분석기간 동안 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 기간선택정보로 각각 산출하는 구간별정보산출파트와, 상기 전체선택정보 및 상기 기간선택정보를 베이즈 방법을 이용해 정규분포화한 정규화정보를 산출하는 정규화정보산출파트 및, 상기 정규화정보를 상기 최빈선택정보로 지정하는 최빈정보지정파트를 포함하는 것을 특징으로 한다.
추가적으로, 상기 정규화정보산출파트는, 다음의 수학식 2와 수학식 3을 통해 균등 분포된 상기 전체선택정보와 상기 기간선택정보를 기반으로 상기 정규화정보를 도출하는 것을 특징으로 한다.
수학식 2,
Figure 112016114865635-pat00006
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00007
는 도출된 정규화정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00008
는 전체선택정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00009
은 전체선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00010
는 기간선택정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00011
은 기간선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00012
은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
수학식 3,
Figure 112016114865635-pat00013
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00014
은 도출된 정규화정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00015
은 전체선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00016
은 기간선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00017
은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
본 발명에 따른 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템은,
1) 유저 개인별 검색특성 및 유저집단의 검색특성을 통해 유저에게 최적화된 검색 결과를 제공할 수 있는 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템을 제공하며,
2) 유저의 검색으로 인해 저장공간에 축적된 키워드정보를 분석함으로써 유저의 키워드검색성향을 분석하여 최적화검색정보의 산출에 이용할 수 있도록 하였을 뿐 아니라,
3) 유저와 비슷한 지역, 성별, 연령을 지닌 유저그룹의 선호도특성을 최적화검색정보 생성에 반영하여 집단적 특성을 반영할 수 있도록 한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 시스템의 기본 구성을 도시한 블록도.
도 3은 본 발명의 시스템의 세부 구성을 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 프로세스를 나타낸 순서도.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템(10)은, 중앙관리서버를 보유한 시스템(10) 및, 복수개의 유저단말(20)로 구성된다.
복수개의 유저단말(20)은 검색어 및 검색어에 따른 결과값을 상호 공유하며, 유저단말(20)은 중앙관리서버를 보유한 시스템(10)과의 통신을 통해 검색어 및 검색어에 따른 결과값을 서로 주고받을 수 있다.
또한 본 발명의 시스템(10)은 유저단말(20)을 통해 유저가 입력한 검색어에 최적화된 결과값을 산출하여 유저에게 맞춤형 정보를 제공하며, 이 때 맞춤형 정보를 제공하기 위해 유저 개별의 특성 뿐 아니라 복수의 유저, 즉 복수의 유저단말(20)을 통해 입력된 검색어 및 결과값이 맞춤형 정보의 산출을 위해 이용될 수 있다.
이 때 유저단말(20)의 종류에는 제한을 두지 않으므로 스마트폰, 태블릿PC, 데스크탑 PC 등 다양한 디바이스 등이 유저단말(20)로서 이용될 수 있으나, 최근 스마트폰을 통한 검색이 보편화되어 많은 유저들이 스마트폰을 통해 검색을 수행하므로, 도면에서는 유저단말(20)로서 스마트폰을 이용하는 예를 도시하였다.
도 2는 본 발명의 시스템(10)의 기본 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명의 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템(10)은, 유저가 소지한 유저단말(20)을 통해 검색어정보를 입력받는 검색어입력모듈(100); 상기 검색어정보에 따른 결과값정보를 산출하는 검색결과산출모듈(200); 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말(20)의 기 지정된 공유공간에 저장하는 데이터저장모듈(300); 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말(20)에 전송하는 메인관리서버(400);를 기본적으로 포함하는 것을 특징으로 한다.
검색어입력모듈(100)은 유저가 소지한 유저단말(20)을 통해 검색어정보를 입력받는 기능을 수행하는 것이다. 유저는 유저단말(20)을 통해 검색을 수행하고자 할 때 키워드 등을 검색엔진에 입력해야 하는데, 이 때 입력되는 키워드나 문단, 문장 등이 검색어정보가 된다. 이 때 검색어입력모듈(100)에 있어 검색을 위해 이용되는 검색엔진의 종류에는 제한을 두지 않는다.
검색결과산출모듈(200)은 상기 검색어정보에 따른 결과값정보를 산출하는 기능을 수행하는 것으로서, 유저가 유저단말(20)을 이용하여 검색어정보를 입력하면, 검색결과산출모듈(200)에 의해 검색어정보 입력에 따른 결과값정보가 산출된다.
데이터저장모듈(300)은 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말(20)의 기 지정된 공유공간에 저장하는 것으로서, 데이터저장모듈(300)의 구성을 위해 유저단말(20)에는 공유공간이 생성되며, 이러한 공유공간은 유저단말(20)끼리 공유되기 위해 클라우드 방식 등을 이용하여 상호 공유된다.
메인관리서버(400)는 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말(20)에 전송하는 기능을 수행하는 것으로서, 데이터저장모듈(300)을 통해 공유공간에 저장된 검색어정보와 결과값정보를 토대로 상기 유저가 입력한 검색어정보에 따른 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 유저단말(20)에 전송하게 된다. 따라서 유저는 검색어정보 입력 후 최적화검색정보를 수신받아 확인할 수 있다.
이 때 최적화검색정보라 함은 유저의 연령, 성별, 지역이나 기존에 검색했던 분야를 기반으로 생성된 관심분야 등을 반영한 것으로서, 공유공간에 기 저장된 검색어정보 및 결과값정보를 바탕으로 메인관리서버(400)에서 유저마다 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 유저단말(20)에 제공하며, 최적화검색정보 산출에 있어서는 다양한 방법 등이 이용될 수 있으므로 그 방법에 대해서는 별도의 제한을 두지 않는다.
따라서 이와 같은 구성을 통해, 유저단말(20)에 구비된 공유공간이 검색어정보 및 결과값정보를 저장할 뿐 아니라 공유가 가능하므로, 최적화검색정보의 산출에 있어 개별 유저의 특성 뿐 아니라 유저집단의 특성을 함께 반영할 수 있다는 장점을 지닌다.
도 3은 본 발명의 시스템(10)의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하여 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템(10)의 세부 구성 및 추가로 포함될 수 있는 구성 등에 대해 설명하도록 한다.
먼저. 상기 시스템(10)은, 상기 유저에 의해 입력된 검색어정보와 상기 공유공간에 기 저장된 상기 결과값정보를 매칭하여 매칭정보를 생성하는 저장데이터출력모듈(500);을 더 포함할 수 있으며, 이에 따라 상기 메인관리서버(400)는, 상기 매칭정보를 기반으로 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말(20)에 전송할 수 있다.
이는 검색속도를 보다 높일 수 있도록 하기 위한 구성으로서, 공유공간에 기 저장된 결과값정보를 기반으로 상기 유저가 입력한 검색어정보를 결과값정보와 매칭하여 매칭정보를 생성한 뒤, 메인관리서버(400)가 매칭정보를 기반으로 최적화검색정보를 산출할 수 있도록 함으로써 유저단말(20) 간의 공유공간을 이용하여 보다 빠른 검색이 가능하도록 구성한 것이다.
따라서 이와 같은 구성을 통해 유저단말(20) 간의 공유공간에 기 저장된 결과값정보를 토대로 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출할 수 있도록 함으로써 검색속도를 높일 수 있는 효과가 있다.
더불어 결과값정보는 유저단말(20)의 공유공간에 저장되므로 다수의 유저로부터 도출된 결과값정보가 상호 공유될 수 있어 매칭정보 생성 시 유저 개인에 의해 저장된 결과값정보 뿐 아니라 공유공간을 공유하는 유저 집단으로부터 생성된 결과값정보 전체로부터 매칭정보가 생성될 수 있어, 최적화검색정보 산출에 있어 보다 넓은 데이터 풀을 제공하는 역할을 수행할 수 있음은 물론이다.
다른 구성으로서, 상기 메인관리서버(400)는, 상기 유저별 검색어정보 및 상기 유저별 결과값정보를 수집하여(유저단말로부터 전송받아) 유저별데이터로 저장하는 데이터수집부(410)와, 복수개의 상기 유저별데이터를 분석하여 상기 검색어정보의 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 가장 높은 빈도로 산출된 최다검색정보를 파악하는 최다검색파악부(420) 및, 상기 최다검색정보를 최적화검색정보로 지정하는 최적화정보지정부(430)를 포함하여 구성될 수 있다.
이는 최적화검색정보 산출의 또 다른 방법으로서, 상기 결과값정보 중 가장 높은 빈도로 산출된 최다검색정보를 최적화검색정보로 지정하는 것이다. 따라서 복수의 유저가 수행한 검색으로부터 가장 높은 빈도로 산출된 최다검색정보를 제공받을 수 있어 현재의 검색 동향을 쉽게 파악할 수 있다.
또 다른 구성으로서, 상기 데이터저장모듈(300)은, 상기 유저가 검색을 수행한 검색엔진정보 각각에 대한 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말(20)의 기 지정된 공유공간에 저장할 수 있으며, 상기 메인관리서버(400)는, 복수의 상기 검색엔진정보를 통해 검색된 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말(20)에 전송하는 기본최적화안내부(440) 및, 상기 검색엔진정보별로 상기 최적화검색정보를 각각 산출하여 상기 유저단말(20)에 전송하는 검색엔진최적화안내부(450)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
이는 최적화검색정보의 산출에 있어 검색엔진에 따른 결과값의 차이를 반영하기 위한 것으로서, 데이터저장모듈(300)을 통한 검색어정보 및 결과값정보의 저장 시 검색엔진정보에 따라 분류하여 저장함으로써 검색엔진정보 별 데이터를 차등 수집하며, 메인관리서버(400)에 구비된 기본최적화안내부(440)를 통해 전체 검색엔진정보를 통합한 데이터 중에 얻어진 최적화검색정보를 산출하고, 검색엔진최적화안내부(450)를 통해 검색엔진정보별로 각각 최적화검색정보를 산출하여 유저에게 제공토록 하는 것이다.
이와 같은 구성을 통해 전체 검색엔진정보를 통합한 데이터 중에 얻어진 최적화검색정보와 검색엔진최적화안내부(450)를 통해 검색엔진정보별로 각각 산출된 최적화검색정보를 비교할 수 있도록 함으로써 검색엔진에 따른 검색 경향의 차이를 반영할 수 있을 뿐 아니라, 유저 별로 선호하는 검색엔진이 다를 수 있으므로 검색엔진정보에 따른 최적화검색정보를 각기 산출하므로, 유저가 선호하는 검색엔진정보를 기 설정하는 경우 유저의 선호특성을 반영하여 검색결과를 이용하도록 할 수 있음은 물론이다.
또한 이와 같이 유저가 선호하는 검색엔진정보를 기 설정하는 경우 검색엔진정보별로 각각 산출된 최적화검색정보를 유저에게 제공할 시 상위노출과 하위노출을 유저의 선호특성에 따라 조절할 수 있어, 유저 각각에 따른 맞춤형 정보 제공에 대한 효과를 보다 높일 수 있다.
유저의 성향을 분석하여 최적화검색정보 산출에 반영하는 구성에 대한 또 다른 실시예로서, 상기 시스템(10)은, 상기 유저의 검색성향을 파악하는 검색성향파악모듈(600);을 더 포함할 수 있으며, 상기 메인관리서버(400)는, 상기 검색성향에 따라 최적화검색정보를 산출하여 유저단말(20)에 전송할 수 있다.
이 때 유저의 검색성향이라 함은, 유저가 그간 검색해왔던 키워드를 통해 얻어진 유저의 검색패턴을 검색성향으로서 이용할 수 있으며, 유저 집단의 검색성향, 즉 유저의 연령별, 성별별, 지역별 검색성향 및 검색결과에 대한 선호도 등을 검색성향으로 판단하여 최적화검색정보 산출에 이용할 수 있다.
이와 같이 검색성향을 파악하는 기능을 수행하는 검색성향파악모듈(600)은, 상술한 바와 같이 다양한 방법을 통해 검색성향을 분석할 수 있으나, 일 실시예로서 상기 유저에 의해 입력되어 상기 공유공간에 저장된 복수개의 검색어정보를 분석하여 검색키워드를 추출하는 키워드추출부(610)와, 상기 검색키워드를 기반으로 상기 유저의 키워드검색성향을 분석하는 키워드성향분석부(620) 및, 복수의 상기 유저를 지역과 연령 및 성별을 기준으로 그룹화하여 유저그룹을 설정하는 유저그룹설정부(630)와, 상기 검색어정보 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 각각의 상기 유저그룹마다의 선택빈도수가 가장 높은 최빈선택정보를 파악하는 그룹별정보파악부(640) 및, 상기 키워드검색성향 및 상기 최빈선택정보를 기반으로 상기 유저의 검색성향을 산출하는 검색성향산출부(650)를 포함하여 구성될 수 있다.
따라서 키워드추출부(610)와 키워드성향분석부(620)를 통해 도출된 키워드검색성향 및, 유저그룹설정부(630)와 그룹별정보파악부(640)를 통해 도출된 최빈선택정보를 토대로 검색성향산출부(650)가 검색성향을 산출함으로써, 유저의 키워드검색성향과 유저그룹별 최빈선택정보를 파악하여 개별 유저의 특징 뿐 아니라 유저가 속한 유저그룹의 성향을 함께 고려하여 검색성향을 판단할 수 있게 된다.
이와 같은 구성을 통해, 유저가 기존에 검색한 검색어정보를 기반으로 산출된 키워드검색성향이 최적화검색정보 산출에 반영될 수 있으므로, 유저가 기존 검색한 정보들을 최적화검색정보 산출에 반영할 수 있어 유저의 개별 특성을 반영할 수 있을 뿐 아니라, 유저와 비슷한 지역, 성별, 연령을 지닌 유저그룹의 선호도특성을 최적화검색정보 산출에 반영할 수 있어 최적화검색정보의 객관화 역시 가능함은 물론이다.
또한 상기 유저에 의해 입력되어 상기 공유공간에 저장된 복수개의 검색어정보를 분석하여 검색키워드를 추출하는 키워드추출부(610)에 있어, 복수개의 검색어정보는 점점 누적되는 데이터라고 할 수 있다. 따라서 검색어정보의 누적량이 증가함에 따라 검색키워드 추출 및 키워드검색성향 분석에 소요되는 시간이 증가할 수 밖에 없는데, 이 때 연산에 소요되는 시간을 최소화하고 연산의 효율을 높이기 위해, 상기 키워드추출부(610)는, 복수개의 상기 검색어정보에 기재된 키워드를 군집화한 뒤, 기 저장된 카테고리별 키워드분류기에 따라 군집화된 상기 키워드를 분류함으로써 함으로써 검색키워드를 추출하여 연산 시간 최소화 및 연산 효율 최대화를 꾀할 수 있다.
이 때 키워드를 군집화하는 군집화 기준은 군집화 인자(Association Factor, A.F)이며, 군집화 인자라 함은 유저가 검색을 수행하기 위해 입력한 검색어정보에 포함된 키워드 간의 친밀도를 계산하는 개념이다.
군집화 인자를 통해 키워드를 군집화하는 이유는, 검색을 수행하기 위해 유저가 입력하는 검색어정보가 단순 명사의 나열 뿐 아니라 구문이나 문장 등 다양한 형태로 구성될 수 있기 때문이며, 유저가 검색을 수행할 시 검색어정보에 대한 사전 지식이 모자라는 경우 검색어정보에 포함된 용어의 의미 사용 등에 있어 오류를 범할 수 있기 때문에, 일반적인 용어 데이터베이스를 사용하기 곤란한 경우가 발생할 수 있기 때문이다.
따라서 본 발명에서는 검색어정보에 포함된 키워드가 사용된 선후 관계를 고려하여, 인접한 키워드 간의 군집화 인자(Association Factor, A.F)를 계산함으로써 키워드 간의 친밀도를 계산한 뒤, 계산값 별로 군집화를 수행하고, 기 저장된 카테고리별 키워드분류기에 따라 군집화된 상기 키워드를 분류함으로써 검색키워드를 추출하는 방식을 이용할 수 있다.
이 때 상기 군집화 인자는, 다음의 수학식 1을 통해 산출된다.
수학식 1,
Figure 112016114865635-pat00018
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00019
는 키워드 a에 대한 b의 군집화 인자,
Figure 112016114865635-pat00020
는 키워드 a에 근접한 키워드 b의 누적 합,
Figure 112016114865635-pat00021
은 키워드 a에 인접한 전체 키워드의 누적 합,
Figure 112016114865635-pat00022
는 키워드 a, b 상호간의 군집화 인자를 나타낸다.)
이 때 키워드라 함은 의미를 가진 어근을 뜻하며, 명사 뿐 아니라 형용사, 동사 등 다양한 형태로서 이용될 수 있으므로 단순 단어나 단어의 나열 형태로 검색어정보를 입력했을 경우와, 문장이나 어절 등으로 검색어정보를 입력한 경우에도 검색키워드 추출이 가능함은 물론이다.
더불어, 상기 검색어정보 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 각각의 상기 유저그룹마다의 선택빈도수가 가장 높은 최빈선택정보를 파악하는 그룹별정보파악부(640)는, 최빈선택정보 산출에 있어 전체 데이터 뿐 아니라 기간에 따른 선택 순위 변동 경향을 반영하기 위해, 상기 유저그룹 각각의 상기 결과값정보 중 현재시점까지 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 전체선택정보와, 기 설정된 분석기간 동안 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 기간선택정보로 각각 산출하는 구간별정보산출파트(641)와, 상기 전체선택정보 및 상기 기간선택정보를 베이즈 방법을 이용해 정규분포화한 정규화정보를 산출하는 정규화정보산출파트(642) 및, 상기 정규화정보를 상기 최빈선택정보로 지정하는 최빈정보지정파트(643)를 포함하여 구성될 수 있다.
이 때 상기 전체선택정보 및 상기 기간선택정보를 베이즈 방법을 이용해 정규분포화한 정규화정보를 산출하는 정규화정보산출파트(642)에 대해 보다 자세히 설명하면, 상기 정규화정보산출파트(642)는, 다음의 수학식 2와 수학식 3을 통해 균등 분포된 상기 전체선택정보와 상기 기간선택정보를 기반으로 상기 정규화정보를 도출하게 된다.
수학식 2,
Figure 112016114865635-pat00023
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00024
는 도출된 정규화정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00025
는 전체선택정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00026
은 전체선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00027
는 기간선택정보의 평균값,
Figure 112016114865635-pat00028
은 기간선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00029
은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
수학식 3,
Figure 112016114865635-pat00030
(여기서,
Figure 112016114865635-pat00031
은 도출된 정규화정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00032
은 전체선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00033
은 기간선택정보의 표준편차,
Figure 112016114865635-pat00034
은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
상기 정규화정보산출파트(642)에서 이용되는 베이즈 방법은 양적 정보 분석 방법의 일종으로서, 복수의 확률변수에 대한 데이터를 설정한 뒤, 추가적으로 투입된 데이터에 의한 확률변화의 추이를 통계학적으로 추론하는 방법을 의미한다. 즉, 입력된 전체선택정보와 기간선택정보가 균등 분포를 형성할 수 있도록 상기 수학식 2와 수학식 3을 통해 설정하는 것이다.
따라서 이와 같은 방법으로 산출된 상기 정규화정보를 통해 상기 최빈선택정보로 지정함으로써 상기 결과값정보에 대한 선택빈도수의 단순 최빈치만으로 최빈선택정보를 선정하는 것에 비해서, 전체선택정보와 기간선택정보를 동시에 반영하기 때문에, 기간을 최근으로 선정하는 경우 전체 경향 뿐 아니라 최근 경향을 비교할 수 있어, 최빈선택정보에 있어 최신 트렌드를 함께 반영할 수 있다는 장점을 지닌다.
도 4는 본 발명의 검색성향파악모듈(600)이 도입된 시스템(10)의 프로세스를 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하여 본 발명의 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템(10)에 있어 검색성향파악모듈(600)이 도입된 경우에 대한 검색 프로세스를 설명하도록 한다.
먼저, 유저가 소지한 유저단말(20)을 통해 유저로부터 검색어정보를 입력받고, 기본적인 결과값정보를 도출한다. 그 후, 키워드검색성향을 분석하기 위해 유저에 의해 입력되어 상기 공유공간에 저장된 복수개의 검색어정보에 기재된 키워드를 추출하고, 군집화 인자의 계산을 통해 키워드를 군집화 한 뒤, 카테고리별 키워드분류기를 이용하여 군집화된 키워드를 분류함으로써 검색키워드를 추출한다. 검색키워드 추출이 완료되면 상기 검색키워드를 기반으로 상기 유저의 키워드검색성향을 분석하게 된다.
이와 동시에, 상기 유저가 속한 지역과 연령 및 성별을 기준으로 하여 검색어정보를 입력한 유저와 공유공간을 통해 연동되고 있는 타 유저를 유저그룹으로 설정한다. 그 후 공유공간에 저장된 복수개의 결과값정보 중 유저가 입력한 검색어정보와 매칭되는 결과값정보를 추출한다.
그 후 추출된 결과값정보 중 현재시점까지 선택빈도수가 가장 높은 전체선택정보와, 기 설정된 분석기간 동안 선택빈도수가 가장 높은 기간선택정보를 각각 재산출하여 정규화정보를 산출할 준비를 수행한다.
다음으로 상기 전체선택정보 및 상기 기간선택정보를 베이즈 방법을 이용하여 균등 분포화하여 정규화정보를 도출한 뒤, 정규화정보를 최빈선택정보로 지정한다.
이와 같이 키워드검색성향 및 최빈선택성보 분석이 완료되면, 상기 키워드검색성향 및 상기 최빈선택정보를 기반으로 상기 유저의 검색성향을 산출하고, 상기 검색성향에 따라 최적화검색정보를 산출하며, 산출된 최적화검색정보를 유저단말(20)을 통해 유저에게 송신하게 된다.
지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템(10)의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.
10 : 시스템 20 : 유저단말
100 : 검색어입력모듈 200 : 검색결과산출모듈
300 : 데이터저장모듈 400 : 메인관리서버
410 : 데이터수집부 420 : 최다검색파악부
430 : 최적화정보지정부 440 : 기본최적화안내부
450 : 검색엔진최적화안내부 500 : 저장데이터출력모듈
600 : 검색성향파악모듈 610 : 키워드추출부
620 : 키워드성향분석부 630 : 유저그룹설정부
640 : 그룹별정보파악부 641 : 구간별정보산출파트
642 : 정규화정보산출파트 643 : 최빈정보지정파트
650 : 검색성향산출부

Claims (10)

  1. 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템으로서,
    복수의 유저가 소지한 유저단말을 통해 검색어정보를 입력받는 검색어입력모듈;
    상기 검색어정보에 따른 결과값정보를 산출하는 검색결과산출모듈;
    상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장하는 데이터저장모듈;
    상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 메인관리서버;를 포함하되,
    상기 메인관리서버는,
    상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장된 상기 검색어정보 및 상기 유저별 결과값정보를 상기 유저단말에서 전송받아 유저별데이터로 저장하는 데이터수집부와,
    복수개의 상기 유저별데이터를 분석하여 상기 검색어정보의 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 가장 높은 빈도로 산출된 최다검색정보를 파악하는 최다검색파악부 및,
    상기 최다검색정보를 최적화검색정보로 지정하는 최적화정보지정부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 시스템은,
    상기 유저에 의해 입력된 검색어정보와 상기 공유공간에 기 저장된 상기 결과값정보를 매칭하여 매칭정보를 생성하는 저장데이터출력모듈;을 더 포함하며,
    상기 메인관리서버는,
    상기 매칭정보를 기반으로 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  3. 삭제
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터저장모듈은,
    상기 유저가 검색을 수행한 검색엔진정보 각각에 대한 상기 검색어정보 및 상기 결과값정보를 상기 유저단말의 기 지정된 공유공간에 저장하며,
    상기 메인관리서버는,
    복수의 상기 검색엔진정보를 통해 검색된 상기 검색어정보에 따른 상기 결과값정보 중 상기 유저에게 최적화된 최적화검색정보를 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 기본최적화안내부 및,
    상기 검색엔진정보별로 상기 최적화검색정보를 각각 산출하여 상기 유저단말에 전송하는 검색엔진최적화안내부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 시스템은,
    상기 유저의 검색성향을 파악하는 검색성향파악모듈;을 더 포함하고,
    상기 메인관리서버는,
    상기 검색성향에 따라 최적화검색정보를 산출하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 검색성향파악모듈은,
    상기 유저에 의해 입력되어 상기 공유공간에 저장된 복수개의 검색어정보를 분석하여 검색키워드를 추출하는 키워드추출부와,
    상기 검색키워드를 기반으로 상기 유저의 키워드검색성향을 분석하는 키워드성향분석부 및,
    복수의 상기 유저를 지역과 연령 및 성별을 기준으로 그룹화하여 유저그룹을 설정하는 유저그룹설정부와,
    상기 검색어정보 입력에 따라 도출된 상기 결과값정보 중 각각의 상기 유저그룹마다의 선택빈도수가 가장 높은 최빈선택정보를 파악하는 그룹별정보파악부 및,
    상기 키워드검색성향 및 상기 최빈선택정보를 기반으로 상기 유저의 검색성향을 산출하는 검색성향산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 키워드추출부는,
    복수개의 상기 검색어정보에 기재된 키워드를 군집화한 뒤, 기 저장된 카테고리별 키워드분류기에 따라 군집화된 상기 키워드를 분류함으로써 검색키워드를 추출하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 키워드는,
    군집화 인자(Association Factor, A.F)에 의해 군집화되며,
    상기 군집화 인자는,
    다음의 수학식 1을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
    수학식 1,
    Figure 112018053032062-pat00035

    (여기서,
    Figure 112018053032062-pat00036
    는 키워드 a에 대한 b의 군집화 인자,
    Figure 112018053032062-pat00037
    는 키워드 a에 근접한 키워드 b의 누적 합,
    Figure 112018053032062-pat00038
    은 키워드 a에 인접한 전체 키워드의 누적 합,
    Figure 112018053032062-pat00039
    는 키워드 a, b 상호간의 군집화 인자를 나타낸다.)
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 그룹별정보파악부는,
    상기 유저그룹 각각의 상기 결과값정보 중 현재시점까지 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 전체선택정보와, 기 설정된 분석기간 동안 선택빈도수가 가장 높은 상기 결과값정보인 기간선택정보를 각각 산출하는 구간별정보산출파트와,
    상기 전체선택정보 및 상기 기간선택정보를 베이즈 방법을 이용해 정규분포화한 정규화정보를 산출하는 정규화정보산출파트 및,
    상기 정규화정보를 상기 최빈선택정보로 지정하는 최빈정보지정파트를 포함하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 정규화정보산출파트는,
    다음의 수학식 2와 수학식 3을 통해 균등 분포된 상기 전체선택정보와 상기 기간선택정보를 기반으로 상기 정규화정보를 도출하는 것을 특징으로 하는, 맞춤형 정보를 제공하는 데이터 센터 시스템.
    수학식 2,
    Figure 112018053032062-pat00040

    (여기서,
    Figure 112018053032062-pat00041
    는 도출된 정규화정보의 평균값,
    Figure 112018053032062-pat00042
    는 전체선택정보의 평균값,
    Figure 112018053032062-pat00043
    은 전체선택정보의 표준편차,
    Figure 112018053032062-pat00044
    는 기간선택정보의 평균값,
    Figure 112018053032062-pat00045
    은 기간선택정보의 표준편차,
    Figure 112018053032062-pat00046
    은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
    수학식 3,
    Figure 112018053032062-pat00047

    (여기서,
    Figure 112018053032062-pat00048
    은 도출된 정규화정보의 표준편차,
    Figure 112018053032062-pat00049
    은 전체선택정보의 표준편차,
    Figure 112018053032062-pat00050
    은 기간선택정보의 표준편차,
    Figure 112018053032062-pat00051
    은 전체선택정보와 기간선택정보를 합한 총 정보의 개수를 나타낸다.)
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