KR20090000680A - Method for exposuring advertisement using keyword relevance and system for executing the method - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 종래기술에 있어서, 키워드 광고를 제공하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.1 is an example for explaining a method for providing a keyword advertisement in the prior art.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드 광고 노출 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 일례이다.2 is an example showing the outline of the keyword advertisement exposure system according to the first embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드간의 연관도를 이용하여 키워드 광고를 노출하는 방법을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of exposing a keyword advertisement using a degree of association between keywords according to the first embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드 연관도 데이터베이스를 유지하는 방법을 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of maintaining a keyword relevance database according to the first embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 키워드 광고 노출 방법의 일례이다.5 is an example of a keyword advertisement exposure method according to the present invention.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 있어서, 키워드 광고 노출 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.6 is a block diagram illustrating an internal configuration of a keyword advertising exposure system in the second embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 키워드간의 연관도를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법을 도시한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a method of providing a search result using a degree of association between keywords according to a third embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 제4 실시예에 있어서, 검색 결과 제공 시스템의 내부 구성 을 설명하기 위한 블록도이다.8 is a block diagram illustrating an internal configuration of a search result providing system according to a fourth exemplary embodiment of the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
600: 키워드 광고 노출 시스템600: Keyword Ad Exposure System
601: 키워드 연관도 데이터베이스601: Keyword Association Database
602: 제1 키워드 광고 확인부602: First keyword ad verification unit
603: 연관 키워드 추출부603: association keyword extraction unit
604: 광고 전송부604: advertising transmission unit
본 발명은 키워드 연관도를 이용하여 광고를 노출하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 사용자 키워드에 해당하는 광고가 존재하지 않는 경우에도 상기 키워드와 연관된 키워드를 이용하여 광고를 노출할 수 있고, 상기 광고뿐만 아니라 추가적인 검색 결과 또한 제공함으로써 검색 결과의 질을 향상시킬 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method of exposing an advertisement using a keyword relevance and to a system for performing the method. More specifically, even when there is no advertisement corresponding to the user keyword, the advertisement is used by using the keyword associated with the keyword. And a method and system that can improve the quality of search results by providing additional search results as well as the advertisements.
키워드 광고(keyword ad)는 광고주들이 특정 키워드를 구매한 후, 사용자들이 해당 키워드가 포함된 검색어로 검색을 하였을 경우, 그 검색 결과 페이지에만 독점적으로 광고를 노출시키는 광고의 한 형태이다. 이와 같은 키워드 광고는 특정 제품이나 사안에 관심을 가진 사람에게만 광고 내용을 보여줄 수 있기 때문에 타킷팅화된 광고 효과를 높일 수 있고, 광고 클릭율이 높은 장점이 있다.A keyword ad is a form of an advertisement in which advertisers exclusively display an advertisement only on a search result page when a user searches for a keyword including a keyword after purchasing a specific keyword. Since such keyword advertising can only show the content of the advertisement to people who are interested in a particular product or issue, it is possible to increase the targeted advertisement effect and have a high advertisement clickthrough rate.
도 1은 종래기술에 있어서, 키워드 광고를 제공하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.1 is an example for explaining a method for providing a keyword advertisement in the prior art.
검색 엔진(101)은 사용자단말기(102)로부터 검색 페이지(103)를 통해 수신한 검색어를 이용하여 데이터베이스(104)에서 검색 결과를 추출하고, 검색 결과에 대한 검색 결과 페이지(105)를 생성하여 사용자단말기(102)로 제공한다. 이때, 검색 결과는 전송된 검색어에 대응하는 키워드 광고를 포함할 수 있다.The
즉, 검색 엔진(101)은 검색어에서 키워드를 추출하고, 키워드에 대한 키워드 광고가 존재하는지 확인하여 존재하는 경우, 검색 결과 페이지(105)에 키워드 광고를 함께 제공함으로써, 사용자단말기(102)의 사용자가 관심을 갖는 부분에 대한 광고를 제공할 수 있는 효과가 있다.That is, the
그러나 위에서 설명한 바와 같이 이러한 키워드 광고에서는 사용자가 입력한 키워드에 해당하는 광고가 존재하지 않는 경우, 키워드 광고를 제공할 수 없다. 뿐만 아니라, 키워드에 대한 검색의 결과로서 문서의 수가 부족한 경우 검색 결과의 질이 떨어지는 문제점이 있다.However, as described above, in the keyword advertisement, if there is no advertisement corresponding to the keyword input by the user, the keyword advertisement cannot be provided. In addition, when the number of documents is insufficient as a result of a search for a keyword, there is a problem that the quality of the search result is lowered.
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 키워드 연관도를 이용하여 광고를 노출하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 시스템에 관한 새로운 기술을 제안한다.The present invention proposes a new technique related to a method of exposing an advertisement using a keyword association and a system for performing the method to solve the problems of the prior art as described above.
본 발명은 키워드간의 연관도를 이용하여 입력된 사용자 키워드에 해당하는 광고가 존재하지 않더라도 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드를 통해 광고를 제 공함으로써 광고의 커버리지를 확보하고, 광고의 노출수 증대로 인한 광과 효과를 향상시키는 것을 목적으로 한다.According to the present invention, even if there is no advertisement corresponding to the input user keyword by using the correlation between keywords, the advertisement coverage is secured by providing the advertisement through the keyword associated with the user keyword, And to improve the effect.
본 발명의 다른 목적은 상기 광고뿐만이 아니라 검색 결과에 있어서도, 상기 사용자 키워드에 해당하는 검색 결과에 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드에 해당하는 검색 결과를 추가하여 제공함으로써 상기 사용자 키워드의 검색 결과에 대한 질을 향상시키는 것이다.It is another object of the present invention to provide a search result corresponding to the user keyword by adding a search result corresponding to the user keyword to a search result corresponding to the user keyword, as well as the search result. To improve.
상기의 목적을 달성하고, 상술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 키워드간의 연관도를 이용하여 키워드 광고를 노출하는 방법은, 키워드 연관도에 따라 키워드가 서로 연관되어 저장된 키워드 연관도 데이터베이스를 유지하는 단계, 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 키워드 광고의 존재 여부를 확인하는 단계, 상기 제1 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출하는 단계 및 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송하는 단계를 포함한다.In order to achieve the above object and to solve the above-described problems of the prior art, a method of exposing a keyword advertisement using the degree of association between keywords according to an embodiment of the present invention, the keywords are associated with each other according to the keyword association degree Maintaining a stored keyword association database; receiving a user keyword from a user terminal, checking whether a first keyword advertisement corresponding to the user keyword exists; and if the first keyword advertisement does not exist, the keyword Extracting a related keyword corresponding to the user keyword from an association database and identifying and transmitting a second keyword advertisement corresponding to the related keyword to the user terminal.
본 발명의 일측에 따르면, 상기 키워드 연관도는 임의의 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 이용하여 측정될 수 있고, 상기 키워드 연관도 데이터베이스는 서로간에 상기 키워드 연관도가 기선정된 값 이상인 복수의 키워드를 동일한 키워드 그룹으로서 저장할 수 있다.According to one aspect of the present invention, the keyword relevance may be measured using a word, a document, a word classification for the word or a document classification for the document included in any document set, the keyword relevance database It is possible to store a plurality of keywords having the keyword association degree equal to or greater than a predetermined value as each other as the same keyword group.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출하는 상기 단계는, 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹을 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 검색하는 단계 및 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 다른 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the extracting of a corresponding keyword corresponding to the user keyword from the keyword relevance database may include: retrieving a keyword group including the user keyword from the keyword relevance database and the user; The method may include extracting another keyword of a keyword group including a keyword as the related keyword.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 키워드간의 연관도를 이용하여 키워드 광고를 노출하는 상기 방법은, 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 상기 사용자 키워드와 연관된 콘텐츠에서 콘텐츠 키워드를 추출하는 단계 및 상기 콘텐츠 키워드와 연관된 제3 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, the method for exposing a keyword advertisement using the degree of association between keywords, if there is no second keyword advertisement corresponding to the associated keyword, the content keyword in the content associated with the user keyword And extracting a third keyword advertisement associated with the content keyword and transmitting the same to the user terminal.
본 발명의 다른 실시예에 있어서, 키워드간의 연관도를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법은, 키워드 연관도에 따라 키워드가 서로 연관되어 저장된 키워드 연관도 데이터베이스를 유지하는 단계, 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 검색 결과를 확인하는 단계, 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출하는 단계 및 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 검색 결과를 확인하여 상기 제1 검색 결과와 함께 상기 사용자단말기로 전송하는 단계를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, a method of providing a search result using a degree of association between keywords may include maintaining a keyword association database in which keywords are associated with each other according to keyword association, and storing user keywords from a user terminal. Checking a first search result corresponding to the user keyword by receiving the input, extracting a related keyword corresponding to the user keyword from the keyword relevance database, and checking a second search result corresponding to the related keyword And transmitting the first search result to the user terminal.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드 광고 노출 시스템의 개괄적 인 모습을 도시한 일례이다.2 is a diagram illustrating an overview of a keyword advertisement exposure system according to a first embodiment of the present invention.
키워드 광고 노출 시스템(201)은 사용자단말기(202)로부터 검색 페이지(203)를 통해 수신한 사용자 키워드를 이용하여 데이터베이스(204)에서 검색 결과로서 복수의 문서를 검색한다. 이때, 상기 복수의 문서는 상기 사용자 키워드에 해당하는 키워드 광고를 포함할 수 있다. 즉, 키워드 광고 노출 시스템(201)은 데이터베이스(204)에 상기 사용자 키워드가 존재하는 경우, 데이터베이스(204)에서 상기 사용자 키워드에 해당하는 키워드 광고를 추출하고, 상기 검색 결과에 포함시켜 검색 결과 페이지(205)를 통해 사용자단말기(202)로 제공할 수 있다.The keyword
또한, 상기 사용자 키워드에 대응하는 키워드 광고가 존재하지 않은 경우, 키워드 광고 노출 시스템(201)은 키워드 연관도 데이터베이스(206)을 통해 상기 사용자 키워드와 연관된 연관 키워드를 추출하고, 상기 연관 키워드에 해당하는 키워드 광고를 상기 검색 결과에 포함시켜 검색 결과 페이지(205)를 통해 사용자단말기(202)로 제공할 수 있다.Also, if there is no keyword advertisement corresponding to the user keyword, the keyword
이와 같이 키워드 광고 노출 시스템(201)은 상기 사용자 키워드에 대응하는 키워드 광고가 존재하지 않는 경우에도 키워드 광고를 제공할 수 있어 광고의 노출수 증대로 인한 마케팅 효과를 향상시킬 수 있다. 이러한 키워드 광고를 노출시키는 방법 및 시스템에 대해서는 도 3 내지 도 6을 통해 더욱 자세히 설명한다.As such, the keyword
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드간의 연관도를 이용하여 키워드 광고를 노출하는 방법을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of exposing a keyword advertisement using a degree of association between keywords according to the first embodiment of the present invention.
단계(S301)에서 키워드간의 연관도를 이용하여 키워드 광고를 노출하는 키워 드 광고 노출 시스템은 키워드 연관도에 따라 키워드가 서로 연관되어 저장된 키워드 연관도 데이터베이스를 유지한다. 이때, 상기 키워드 연관도는 임의의 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 이용하여 측정될 수 있고, 상기 키워드 연관도 데이터베이스는 서로간에 상기 키워드 연관도가 기선정된 값 이상인 복수의 키워드를 동일한 키워드 그룹으로서 저장할 수 있다. 이러한 상기 키워드 연관도를 측정하는 방법에 대해서는 도 4를 통해 더욱 자세히 설명한다.In step S301, a keyword advertisement exposure system that exposes keyword advertisements using the degree of association between keywords maintains a keyword association database in which keywords are associated with each other according to keyword association. In this case, the keyword relevance may be measured using a word, a document, a word classification for the word or a document classification for the document included in any document set, and the keyword relevance database is associated with the keyword. A plurality of keywords whose degrees are equal to or more than a predetermined value can be stored as the same keyword group. The method of measuring the keyword relevance will be described in more detail with reference to FIG. 4.
단계(S302)에서 상기 키워드 광고 노출 시스템은 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 키워드 광고의 존재 여부를 확인한다. 즉, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 사용자 키워드를 구매한 광고주와 상기 광고주가 등록한 광고인 상기 제1 키워드 광고가 존재하는지 확인한다.In operation S302, the keyword advertisement exposure system receives a user keyword from a user terminal and checks whether a first keyword advertisement corresponding to the user keyword exists. That is, the keyword advertisement exposure system checks whether there is an advertiser who purchased the user keyword and the first keyword advertisement which is an advertisement registered by the advertiser.
단계(S303)에서 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 제1 키워드 광고가 존재하지 않는 경우 단계(S304)를 수행하고, 상기 제1 키워드 광고가 존재하는 경우 단계(S306)을 수행한다.In step S303, the keyword advertisement exposure system performs step S304 when the first keyword advertisement does not exist, and performs step S306 when the first keyword advertisement exists.
단계(S304)에서 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출한다. 이때, 상기 키워드 연관도 데이터베이스는 상기 사용자 키워드와 연관된 복수의 키워드를 포함할 수 있고, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 복수의 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출할 수 있다. 즉, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 사용자 키워 드를 포함하는 키워드 그룹을 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 검색하고, 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 다른 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출할 수 있다.In step S304, the keyword advertisement exposure system extracts a related keyword corresponding to the user keyword from the keyword relevance database. In this case, the keyword relevance database may include a plurality of keywords associated with the user keyword, and the keyword advertisement exposure system may extract the plurality of keywords as the related keywords. That is, the keyword advertisement exposure system may search for a keyword group including the user keyword in the keyword relevance database, and extract another keyword of the keyword group including the user keyword as the associated keyword.
단계(S305)에서 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송한다. 즉, 상기 사용자 키워드에 해당하는 상기 제1 키워드 광고가 존재하지 않더라도, 상기 연관 키워드 각각에 해당하는 광고인 상기 제2 키워드 광고를 확인할 수 있다. 이를 위해, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 제2 키워드 광고를 상기 사용자 키워드에 대한 검색 결과 페이지에 추가하여 상기 사용자단말기로 제공할 수 있다.In operation S305, the keyword advertisement exposure system identifies a second keyword advertisement corresponding to the related keyword and transmits the second keyword advertisement to the user terminal. That is, even if the first keyword advertisement corresponding to the user keyword does not exist, the second keyword advertisement which is an advertisement corresponding to each of the related keywords can be checked. To this end, the keyword advertisement exposure system may provide the second keyword advertisement to the user terminal by adding the second keyword advertisement to a search result page for the user keyword.
예를 들어, 사용자 키워드로서 연예인 'A'에 대해 해당하는 광고가 존재하지 않는 경우, 'A'가 출연한 CF의 상품 광고, 'A'의 소속사 광고 등이 상기 제2 키워드 광고로서 확인될 수 있다. 또는 축구 선수 'B'에 대해 해당하는 광고가 존재하지 않는 경우에도 '축구', '축구공' 등의 키워드에 해당하는 광고가 상기 제2 키워드 광고로서 확인될 수 있다.For example, if there is no corresponding advertisement for the entertainer 'A' as a user keyword, a product advertisement of a CF in which 'A' appears, an advertisement of an agency of 'A', etc. may be identified as the second keyword advertisement. have. Alternatively, even when an advertisement corresponding to the soccer player 'B' does not exist, an advertisement corresponding to a keyword such as 'soccer' or 'soccer ball' may be identified as the second keyword advertisement.
또한, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 상기 사용자 키워드와 연관된 콘텐츠에서 콘텐츠 키워드를 추출하고, 상기 콘텐츠 키워드와 연관된 제3 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송할 수 있다.In addition, when there is no second keyword advertisement corresponding to the related keyword, the keyword advertisement exposure system extracts a content keyword from the content associated with the user keyword, checks the third keyword advertisement associated with the content keyword, Can be sent to the user terminal.
다시 말해, 인물/영화/음악/쇼핑/지역 등에 대해 상기 사용자 키워드와 연관된 콘텐츠를 확인하고, 상기 콘텐츠에서 상기 콘텐츠 키워드를 추출하여 상기 제3 키워드 광고를 확인할 수 있다. 예를 들어, 드라마 'C'라는 사용자 키워드에 해당하는 상기 제2 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 상기 'C'와 연관된 콘텐츠에서 방송사, 기획사, 방송정보 또는 등장인물에 대한 콘텐츠 키워드를 추출할 수 있고, 이를 통해 상기 제3 키워드 광고를 확인할 수 있다.In other words, the content associated with the user keyword may be checked for a person / movie / music / shopping / region, and the third keyword advertisement may be identified by extracting the content keyword from the content. For example, when the second keyword advertisement corresponding to the user keyword of the drama 'C' does not exist, the content keyword for the broadcaster, the agency, the broadcasting information, or the character may be extracted from the content associated with the 'C'. In this way, the third keyword advertisement may be confirmed.
단계(S306)에서 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 제1 키워드 광고를 사용자단말기로 전송한다. 이때, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 검색 결과 페이지에 상기 제1 키워드 광고를 추가하여 상기 사용자단말기로 제공할 수 있다.In step S306, the keyword advertisement exposure system transmits the first keyword advertisement to a user terminal. In this case, the keyword advertisement exposure system may add the first keyword advertisement to the search result page and provide it to the user terminal.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 있어서, 키워드 연관도를 측정하는 방법을 설명하기 위한 일례이다. 이때, 키워드 연관도의 측정은 상기 키워드 광고 노출 시스템에서 수행될 수도 있고, 별도의 시스템을 통해 수행되고, 상기 키워드 광고 노출 시스템과 연동되어 상기 키워드 연관도 데이터베이스에 저장될 수도 있다. 도 4에서는 별도의 시스템인 단어 연관도 측정 시스템에서 상기 키워드 연관도가 측정되는 일례를 통해 상기 키워드 연관도 측정 방법을 설명한다.4 is an example for explaining a method for measuring keyword association in the first embodiment of the present invention. In this case, the keyword association may be measured in the keyword advertisement exposure system, or may be performed through a separate system, and may be stored in the keyword association database in association with the keyword advertisement exposure system. In FIG. 4, the keyword relevance measurement method will be described through an example in which the keyword relevance is measured in a separate system of word relevance measurement.
단계(S401)에서 상기 단어 연관도 측정 시스템은 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 통해 단어 통계 정보를 획득한다. 이때, 상기 단어분류 및 상기 문서분류는 기선정된(predetermined) 분류 방식을 이용하여 분류된 상기 문서 집합이 포함하는 상기 단어 또는 상기 문서의 집합을 의미할 수 있다.In operation S401, the word relevance measurement system acquires word statistical information through a word included in a document set, a document, a word classification for the word, or a document classification for the document. In this case, the word classification and the document classification may refer to the word or the document set included in the document set classified using a predetermined classification method.
이러한 단계(S101)에서 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 단어마다 상기 단어가 등장한 횟수인 발생빈도를 측정하고, 상기 단어가 다른 단어와 같이 등장한 문서의 개수인 교차빈도를 상기 단어마다 측정한다. 아래 표 1은 상기 발생빈도를 설명하기 위한 일례이고, 아래 표 2은 상기 교차빈도를 설명하기 위한 일례이다.In this step (S101), the word association degree measuring system measures the frequency of occurrence, which is the number of times the word appears for each word, and measures the crossover frequency, which is the number of documents in which the word appears like other words, for each word. Table 1 below is an example for describing the frequency of occurrence, and Table 2 below is an example for explaining the frequency of intersection.
상기 표 1은 문서 집합이 포함하는 7개의 문서(문서1 내지 문서7)와 4개의 단어(단어1 내지 단어4) 간의 발생빈도를 나타내고 있다. 예를 들어, 상기 단어 4는 상기 문서 5에 상기 표 1에서와 같이 5번 등장함을 알 수 있다. 즉, 상기 단어4의 상기 문서 5에 대한 상기 발생빈도는 5임을 알 수 있다.Table 1 shows occurrence frequencies between seven documents (Documents 1 to 7) and four words (Words 1 to 4) included in the document set. For example, it can be seen that the word 4 appears five times in the document 5 as shown in Table 1. That is, it can be seen that the frequency of occurrence of the document 5 of the word 4 is 5.
상기 표 2는 상기 단어 1 내지 상기 단어 4간의 교차빈도를 나타내는 일례로서 상기 단어 1 내지 상기 단어 4간에 같이 등장하는 문서의 개수를 도시하고 있다. 예를 들어, 상기 단어 3 및 상기 단어 4가 함께 등장하는 문서의 개수는 상기 표 2에서와 같이 3개이다. 즉, 상기 단어 3 및 상기 단어 4에 대한 교차빈도가 3임을 알 수 있다.Table 2 shows an example of the frequency of intersection between the words 1 to 4 and shows the number of documents appearing together between the words 1 to 4. For example, the number of documents in which the word 3 and the word 4 appear together is three as shown in Table 2 above. That is, it can be seen that the intersection frequency for the word 3 and the word 4 is 3.
또한, 상기 단어 연관도 측정 시스템은 이러한 상기 발생빈도 또는 상기 교차빈도에 기초하여 빈도 정보를 생성하고, 상기 발생빈도, 상기 교차빈도 또는 상기 빈도 정보를 상기 단어 통계 정보로서 획득한다. 이때, 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 발생빈도 또는 상기 교차빈도를 통해 단어-문서분류 발생빈도, 문서빈도, 문서분류빈도, 단어-단어분류 교차빈도 및 단어-단어 결합빈도를 상기 빈도 정보로서 생성할 수 있다. 이러한 빈도 정보에 대해서는 위에서 설명한 상기 표 1 및 상기 표 2와 다음 표 3 내지 표 6을 통해 더욱 자세히 설명한다.In addition, the word relevance measurement system generates frequency information based on the occurrence frequency or the crossover frequency, and obtains the occurrence frequency, the crossover frequency, or the frequency information as the word statistical information. In this case, the word association degree measurement system generates the word-document classification frequency, the document frequency, the document classification frequency, the word-word classification crossover frequency and the word-word combining frequency through the frequency of occurrence or the crossover frequency as the frequency information. can do. Such frequency information will be described in more detail through Table 1 and Table 2 and Tables 3 to 6 described above.
아래 표 3은 단어-문서분류 발생빈도를 설명하기 위한 일례이다. 이때, 상기 단어-문서분류 발생빈도는 상기 단어마다 상기 문서분류에 속하는 문서에 등장한 횟수로서, 상기 발생빈도에 기초하여 생성될 수 있다.Table 3 below is an example for explaining the frequency of word-document classification. In this case, the word-document classification frequency may be generated based on the occurrence frequency as the number of occurrences in the document belonging to the document classification for each word.
상기 표 3에 도시된 문서분류 1은 상기 문서분류로서 상기 표 1에서 설명한 문서 1 내지 문서 4를 포함하고, 문서분류 2는 상기 표 1에서 설명한 문서 5 내지 문서 7을 포함한다. 이때, 상기 표 3은 상기 표 1에 도시된 단어 1 내지 단어 4가 문서분류 1 및 문서분류 2에 등장하는 횟수를 상기 단어-문서분류 발생빈도로서 나타내고 있다.Document classification 1 shown in Table 3 includes Documents 1 to 4 described in Table 1 as the document classification, and Document Classification 2 includes Documents 5 to 7 described in Table 1 above. In this case, Table 3 shows the number of occurrences of the words 1 to 4 shown in Table 1 as Document Classification 1 and Document Classification 2 as the word-document classification occurrence frequency.
예를 들어, 상기 표 1에서 볼 수 있는 것과 같이, 상기 단어 1은 상기 문서분류 1이 포함하는 상기 문서 1 내지 상기 문서 4에 대해 상기 문서 1에 5번, 상기 문서 2에 7번, 상기 문서 3에 0번 및 상기 문서 4에 2번 등장하기 때문에 상기 표 3에는 상기 단어 1이 상기 문서분류 1에 14번(5 + 7 + 0 + 2) 등장하는 것으로 나타난다. 즉, 상기 단어 1의 상기 문서분류 1에 대한 상기 단어-문서분류 발생빈도는 14임을 알 수 있다.For example, as can be seen in Table 1, the word 1 is 5 times in Document 1, 7 times in Document 2, and 7 times in Document 2 for Documents 1 to 4 that Document Classification 1 includes. Table 3 shows that word 1 appears 14 times (5 + 7 + 0 + 2) in document classification 1 because 0 appears in 3 and 2 times in document 4. That is, it can be seen that the word-document classification frequency for the document classification 1 of the word 1 is 14.
아래 표 4는 문서빈도 및 문서분류빈도를 설명하기 위한 일례이다. 이때, 상기 문서빈도는 상기 단어마다 상기 단어가 등장한 문서의 개수를, 상기 문서분류빈도는 상기 단어마다 상기 단어가 등장한 문서분류의 개수를 의미할 수 있다.Table 4 below is an example for explaining the document frequency and document classification frequency. In this case, the document frequency may mean the number of documents in which the word appears for each word, and the document classification frequency may mean the number of document classifications in which the word appears for each word.
상기 표 4는 상기 단어 1 내지 상기 단어 4에 대한 문서빈도 및 문서분류빈도를 나타낸다. 예를 들어, 상기 표 4에서 상기 단어 4가 등장하는 문서의 수는 같이 3개, 문서분류의 수는 2개임을 알 수 있다.Table 4 shows document frequencies and document classification frequencies for the words 1 to 4. For example, in Table 4, it can be seen that the number of documents in which the word 4 appears is three and the number of document classifications is two.
즉, 상기 발생빈도의 일례인 상기 표 1에서 보여지듯이 상기 단어 4는 상기 문서 4, 상기 문서 5 및 상기 문서 7에 등장하기 때문에 상기 단어 4의 문서빈도는 3이고, 상기 표 3에서의 상기 문서분류 1 및 상기 문서분류 2에 모두 등장하기 때문에 문서분류빈도는 2가 된다.That is, since the word 4 appears in the document 4, the document 5, and the document 7, as shown in Table 1, which is an example of the occurrence frequency, the document frequency of the word 4 is 3, and the document in Table 3 The document classification frequency is 2 since it appears in both classification 1 and document classification 2.
다음 표 5는 단어-단어분류 교차빈도를 설명하기 위한 일례이다. 여기서, 상기 단어-단어분류 교차빈도는 상기 단어마다 상기 단어분류에 속하는 단어와 같이 등장한 문서의 개수를 의미할 수 있다.Table 5 below is an example for explaining the word-word classification crossover frequency. Here, the word-word classification crossover frequency may mean the number of documents that appear as words belonging to the word classification for each word.
상기 표 5는 상기 단어 1 내지 상기 단어 4가 단어분류 1 내지 단어분류 3에 대해 상기 단어-단어분류 교차빈도를 나타내고 있다. 이때, 상기 단어분류 1은 상기 단어 1 및 상기 단어 2를, 상기 단어분류 2는 상기 단어 3을 그리고 상기 단어분류 3은 상기 단어 4를 포함한다.Table 5 shows the word-word classification crossover frequency with respect to the word classification 1 to word classification 3 of the words 1 to 4. In this case, the word classification 1 includes the word 1 and the word 2, the word classification 2 includes the word 3, and the word classification 3 includes the word 4.
예를 들어, 상기 단어 1은 상기 단어분류 1에 대해 6의 단어-단어분류 교차빈도를 갖는다. 이는 상기 교차빈도를 나타내는 상기 표 2에서 상기 단어 1은 상기 단어분류 1이 포함하는 상기 단어1에 대해 3의 교차빈도를 갖고, 상기 단어2에 대해 3의 교차빈도를 갖기 때문에 상기 단어 1의 상기 단어분류 1에 대한 단어-단어분류 교차빈도는 6(3 + 3)임을 알 수 있다.For example, the word 1 has a word-word classification crossover frequency of 6 to the word classification 1. The word 1 in the table 2 representing the crossover frequency has a crossover frequency of 3 for the word1 included in the word classification 1, and has a crossover frequency of 3 for the word2. It can be seen that the word-word classification crossover frequency for word classification 1 is 6 (3 + 3).
다음 표 6은 단어-단어 결합빈도를 설명하기 위한 일례이다. 여기서, 상기 단어-단어 결합빈도는 상기 단어에 대한 단어 쌍마다 두 단어가 함께 등장한 문서의 개수, 상기 두 단어가 모두 등장하지 않는 문서의 개수 및 상기 두 단어가 각각 따로 등장하는 문서의 개수를 의미할 수 있다.Table 6 below is an example for explaining the word-word combination frequency. Here, the word-word combining frequency means the number of documents in which two words appear together for each word pair for the word, the number of documents in which both words do not appear, and the number of documents in which the two words appear separately. can do.
상기 표 6은 상기 단어 1 및 상기 단어 2에 대한 단어-단어 결합빈도를 나타내고 있다. 이때, 위 첨자 o 및 위 첨자 x는 상기 단어 1 또는 상기 단어 2의 등장 여부를 나타낸다. 예를 들어, 단어 1o 및 단어 2o는 상기 단어 1 및 상기 단어 2가 모두 등장한 문서의 개수 '3'을 나타내고, 단어 1x 및 단어 2o에 대해서는 상기 단어 1은 등장하지 않고 상기 단어 2만 등장하는 문서의 개수 '1'을 나타낸다.Table 6 shows the word-word combination frequency for the word 1 and the word 2. In this case, the superscript o and the superscript x indicate whether the word 1 or the word 2 appears. For example, the word 1 o and the word 2 o indicate the number '3' of the document in which both the word 1 and the word 2 appeared, and the word 1 does not appear for the word 1 x and the word 2 o and the word 2 Only indicates the number '1' of the document appearing.
이러한 상기 단어-단어 결합빈도는 상기 발생빈도에 기초하여 생성할 수 있다. 즉, 상기 표 1에서 상기 단어 1 및 상기 단어 2를 모두 포함하는 문서의 개수는 상기 문서 1, 상기 문서 2 및 상기 문서 4의 3개로 상기 표 6에 도시된 문서의 개수와 같다.The word-word combining frequency may be generated based on the occurrence frequency. That is, the number of documents including both the word 1 and the word 2 in Table 1 is three of the document 1, the document 2, and the document 4, which is equal to the number of documents shown in Table 6.
이와 같이, 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 문서 집합을 이용하여 상기 발생빈도 및 상기 교차빈도를 측정하고, 이에 기초하여 상기 단어-문서분류 발생빈도, 상기 문서빈도, 상기 문서분류빈도, 상기 단어-단어분류 교차빈도 또는 상기 단어-단어 결합빈도를 상기 빈도 정보로서 생성할 수 있고, 상기 발생빈도, 상기 교차빈도 또는 상기 빈도 정보를 상기 단어 통계 정보로서 획득할 수 있다.As described above, the word relevance measurement system measures the occurrence frequency and the crossover frequency by using the document set, and based on the word-document classification frequency, the document frequency, the document classification frequency, and the word- The word classification crossover frequency or the word-word combination frequency may be generated as the frequency information, and the occurrence frequency, the crossover frequency, or the frequency information may be obtained as the word statistical information.
단계(S402)에서 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 단어 통계 정보를 정형화한다. 이는 복수의 종류로 이루어진 상기 단어 통계 정보를 어떻게 해석할 것인가에 대한 것과 상기 단어 연관도 측정 시스템에서 이용할 수 있는 형태로 정형화하기 위한 것에 대한 단계로서 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 단어 통계 정보를 다차원 벡터 집합, 실수형 랜덤변수 집합, 랜덤변수의 결합확률분포 또는 이산 랜덤변수 집합의 형태로 정형화할 수 있다.In step S402, the word relevance measurement system formalizes the word statistical information. This is about how to interpret the plurality of kinds of the word statistical information and to format it in a form that can be used in the word relevance measurement system, wherein the word relevance measurement system is multi-dimensional It can be formulated in the form of a vector set, a real type random variable set, a combined probability distribution of random variables, or a discrete random variable set.
즉, 이와 같이 상기 단어 통계 정보를 정형화하는 단계(S402)는 다음 (1) 내지 (4) 중 어느 하나의 방법을 이용할 수 있다.That is, in the step S402 of shaping the word statistical information as described above, any one of the following methods (1) to (4) may be used.
(1) 상기 다차원 벡터 집합으로의 정형화 방법은 상기 단어, 상기 문서, 상기 단어분류 또는 상기 문서분류를 다차원 공간의 독립된 각 차원을 갖는 상기 다차원 벡터 집합의 열(column)로서 설정하고, 상기 단어를 각각 상기 다차원 공간의 벡터와 대응시켜 상기 다차원 벡터 집합의 행(row)으로서 설정함으로써 상기 단어 통계 정보를 정형화하는 방법일 수 있다.(1) The method of shaping the multidimensional vector set includes setting the word, the document, the word classification or the document classification as a column of the multidimensional vector set having independent dimensions of a multidimensional space, and setting the word. The word statistical information may be standardized by setting each row as a row of the multidimensional vector set in correspondence with the vector of the multidimensional space.
예를 들어, 상기 단어4에 대해서 상기 발생빈도에 대해 문서벡터(0, 0, 0, 3, 5, 0, 6)와 같이, 각 문서에서의 포함 여부를 이진문서벡터(0, 0, 0, 1, 1, 0, 1)와 같이, 각 단어와의 교차빈도를 교차빈도벡터(1, 1, 3, 3)와 같이 또는 각 단어와 동일한 문서에 포함될 확률을 교차확률벡터(1/3, 1/3, 3/3, 3/3)와 같이 표현되도록 정형화할 수 있다.For example, whether or not the word 4 is included in each document, such as a document vector (0, 0, 0, 3, 5, 0, 6) with respect to the frequency of occurrence. , Like 1, 1, 0, 1), the probability of inclusion in the same document as each word or the frequency of intersection with each word, or as the intersection frequency vector (1, 1, 3, 3). , 1/3, 3/3, 3/3).
(2) 상기 실수형 랜덤변수 집합으로의 정형화 방법은 상기 단어, 상기 문서, 상기 단어분류 또는 상기 문서분류를 상기 실수형 랜덤변수 집합의 열로서 설정하고, 상기 단어를 각각 실수값을 갖는 랜덤변수와 대응시켜 상기 실수형 랜덤변수 집합의 행으로서 설정함으로써 상기 단어 통계 정보를 정형화하는 방법일 수 있다.(2) The formalization method to the real type random variable set sets the word, the document, the word classification or the document classification as a column of the real type random variable set, and sets the words as random variables each having a real value. The word statistical information may be standardized by setting as a row of the real type random variable set corresponding to
예를 들어, 상기 단어 4에 대한 발생빈도를 나타내는 문서변수는 0, 0, 0, 3, 5, 0, 6의 랜덤변수값을 가질 수 있고, 상기 단어 3에 대한 문서변수는 4, 6, 4, 5, 8, 7, 3의 랜덤변수값을 가질 수 있다. 또한, 상기 단어 4에 대한 상기 교차빈도를 나타내는 단어변수는 1, 1, 3, 3의 랜덤변수값을 가질 수 있다.For example, the document variable representing the frequency of occurrence of the word 4 may have random variable values of 0, 0, 0, 3, 5, 0, 6, and the document variable of the word 3 may be 4, 6, It can have a random variable value of 4, 5, 8, 7, 3. In addition, the word variable representing the crossover frequency for the word 4 may have random variable values of 1, 1, 3, and 3.
(3) 상기 결합확률분포로의 정형화 방법은 상기 단어에 대한 단어쌍마다 두 단어가 함께 등장한 문서의 개수, 상기 두 단어가 모두 등장하지 않는 문서의 개수 및 상기 두 단어가 각각 따로 등장하는 문서의 개수인 단어-단어 결합빈도에 기초하여 상기 단어쌍마다 대응되는 랜덤변수의 결합확률분포를 생성하여 상기 단어 통계 정보를 정형화하는 방법일 수 있다. 이때, 상기 랜덤변수는 상기 단어의 발생 또는 비발생 사건만을 포함하는 행과 열의 사건 공간 상에서 정의될 수 있다.(3) The formalization method of the combined probability distribution includes the number of documents in which two words appear together for each word pair for the word, the number of documents in which both words do not appear, and the document in which the two words appear separately. The word statistical information may be formed by generating a joint probability distribution of random variables corresponding to each word pair based on the number of word-word combinations. In this case, the random variable may be defined in an event space of rows and columns including only occurrences or non-occurrences of the word.
즉, 단어쌍마다 대응되는 결합확률분포가 존재할 수 있다. 예를 들어, 도 7의 일례를 통해 설명한 단어-단어 결합빈도에 기초하여 상기 단어1 및 상기 단어2에 대해 (단어 1o, 단어 2o) = 3 / 7, (단어 1o, 단어 2x) = 0, (단어 1x, 단어 2o) = 1 / 7, (단어 1x, 단어 2x) = 3 / 7과 같은 상기 결합확률분포를 가질 수 있다. 또는, 상기 단어 4 및 상기 단어 2에 대해 (단어 4o, 단어 2o) = 1 / 7, (단어 4o, 단어 2x) = 2 / 7, (단어 4x, 단어 2o) = 3 / 7, (단어 4x, 단어 2x) = 1 / 7과 같은 상기 결합확률분포를 가질 수 있다. 이러한 상기 결합확률분포의 각 결합사건에 대한 확률은 상기 단어마다 상기 단어가 등장한 문서의 개수인 문서빈도 및 상기 단어가 다른 단어와 같이 등장한 문서의 개수인 교차빈도에 기초하여 계산될 수 있다.In other words, there may be a corresponding probability distribution for each word pair. For example, based on the word-word combination frequency described through the example of FIG. 7, the word 1 and the word 2 (word 1 o , Word 2 o ) = 3/7 , (word 1 o , word 2 x ) = 0, (word 1 x , word 2 o ) = 1/7 , (word 1 x , word 2 x ) = 3/7 It may have a coupling probability distribution. Or for the word 4 and the word 2 (word 4 o , Word 2 o ) = 1/7 , (word 4 o , word 2 x ) = 2/7, (word 4 x , word 2 o ) = 3/7 , (word 4 x , word 2 x ) = 1/7 It can have a coupling probability distribution such as. The probability of each combined event of the combined probability distribution may be calculated based on a document frequency, which is the number of documents in which the word appears for each word, and a crossing frequency, which is the number of documents in which the word appears like other words.
(4) 이산 랜덤변수 집합으로의 정형화 방법은 상기 단어를 랜덤변수가 정의된 사건 공간의 독립된 각 사건을 의미하도록 이산 랜덤변수 집합의 열로서 설정하고, 상기 단어를 이산 랜덤변수를 의미하도록 상기 이산 랜덤변수 집합의 행으로서 설정함으로써 상기 단어 통계 정보를 정형화하는 방법일 수 있다.(4) A formalization method to a discrete random variable set sets the word as a column of a discrete random variable set to mean each independent event in the event space where a random variable is defined, and sets the word to mean a discrete random variable. It may be a method of shaping the word statistical information by setting as a row of a random variable set.
이러한 상기 이산 랜덤변수는 상기 단어가 다른 단어와 같이 등장한 문서의 개수인 교차빈도를 이용하여 생성될 수 있고, 상기 이산 랜덤변수 집합의 각 빈도값은 임의의 문서에 존재하는 하나의 단어(행)에 대해 다른 단어(열)가 존재할 확률과 대응할 수 있다.The discrete random variable may be generated using a crossover frequency, which is the number of documents in which the word appears like other words, and each frequency value of the discrete random variable set is one word (row) present in an arbitrary document. Corresponds to the probability that there are other words (columns) for.
예를 들어, 상기 교차정보의 일례를 나타낸 상기 표 2를 통해 상기 임의의 문서에 상기 단어 4가 존재할 때 상기 단어 1이 존재할 확률은 1 / 8이고, 상기 단어 3이 존재할 확률은 3 / 8임을 알 수 있다.For example, when the word 4 is present in the arbitrary document through the table 2 showing an example of the cross information, the probability that the word 1 exists is 1/8, and the probability that the word 3 exists is 3/8. Able to know.
단계(S403)에서 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 정형화된 단어 통계 정보에 기초하여 단어간의 연관도인 단어 연관도를 키워드 연관도로서 측정한다. 이때, 상기 단어 연관도 측정 시스템은 상기 다차원 벡터 집합의 경우, 상기 다차원 벡터 집합이 포함하는 벡터간의 거리 또는 각도에 기초하여 상기 단어 연관도를 측정할 수 있고, 상기 실수형 랜덤변수 집합의 경우에는, 상기 실수형 랜덤변수 집합이 포함하는 랜덤변수 사이의 통계적 상관도에 기초하여 상기 단어 연관도를 측정할 수 있다.In step S403, the word relevance measurement system measures word relevance, which is the degree of relevance between words, as keyword relevance based on the standardized word statistical information. In this case, the word association degree measuring system may measure the word association degree based on a distance or an angle between vectors included in the multidimensional vector set in the case of the multidimensional vector set, and in the case of the real type random variable set. The word correlation may be measured based on a statistical correlation between random variables included in the real type random variable set.
또한, 상기 결합확률분포의 경우에는 상기 단어 통계 정보를 통해 생성된 결합확률분포에서 상기 결합확률분포의 두 랜덤변수에 대한 상호정보에 기초하여 상기 단어 연관도를 측정할 수 있고, 상기 이산 랜덤변수 집합의 경우에는 상기 단어마다 상기 단어가 등장한 문서의 개수인 문서빈도 및 상기 단어가 다른 단어와 같이 등장한 문서의 개수인 교차빈도에 기초하여 상기 단어 연관도를 측정할 수 있다.In the case of the combined probability distribution, the word correlation may be measured based on mutual information of two random variables of the combined probability distribution in the combined probability distribution generated through the word statistical information, and the discrete random variable may be measured. In the case of aggregation, the word association may be measured based on a document frequency, which is the number of documents in which the word appears for each word, and a crossover frequency, which is the number of documents in which the word appears like other words.
이와 같이, 자동으로 문서 집합이 포함하는 단어 또는 문서를 분류하거나 질의어를 통한 문서 검색을 더욱 효율적으로 수행하기 위해 단어 사이의 관계를 수치화한 단어 연관도를 측정할 수 있고, 상기 문서 집합과 연관된 단어, 문서, 단어분류 또는 문서분류간의 다양한 특징에 따른 빈도를 측정하여 단어 통계 정보를 생성하고 벡터, 랜덤변수, 결합확률분포 등을 이용하여 상기 단어 통계 정보를 정형화하고 해석함으로써, 상기 단어 사이의 관계에 대해 수치화된 단어 연관도를 상기 키워드 연관도로서 측정할 수 있다.As such, in order to automatically classify a word or a document included in a document set or to perform a document search through a query, the word association, which quantifies the relationship between words, may be measured. Generates word statistical information by measuring frequency according to various features between documents, word classifications or document classifications, and formulates and interprets the word statistical information using vectors, random variables, and combined probability distributions, thereby resolving the relationship between the words. Can be measured as the keyword association.
즉, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 단어 연관도 측정 시스템과 연동하여 상기 단어 연관도 측정 시스템에서 측정된 상기 키워드 연관도를 수신하고, 복수의 키워드 그룹으로 분류하여 상기 키워드 연관도 데이터베이스에 저장할 수 있다.That is, the keyword advertisement exposure system may receive the keyword association degree measured by the word association measure system in association with the word association measure system, classify the keyword into a plurality of keyword groups, and store the keyword association degree in the keyword association database. .
도 5는 본 발명에 따른 키워드 광고 노출 방법의 일례이다.5 is an example of a keyword advertisement exposure method according to the present invention.
사용자단말기(501)로부터 사용자 키워드 '축구'(502)를 수신한 경우, 키워드 광고 노출 시스템은 '축구'에 해당하는 키워드 광고가 존재하는지 확인(503)한다. 이때, '축구'에 해당하는 제1 키워드 광고가 존재하는 경우, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 제1 키워드 광고를 포함하는 검색 결과 페이지를 통해 사용자단말기(501)로 노출(504)할 수 있다.When the user keyword 'soccer' 502 is received from the
그러나, 상기 키워드 광고가 존재하지 않는 경우 상기 키워드 광고 노출 시스템은 키워드 연관도 데이터베이스(505)로부터 '축구'(502)를 포함하는 키워드 그룹을 확인하여 상기 키워드 그룹이 포함하는 키워드들('축구화' 및 축구공' 등)을 추출(506)할 수 있다. 이때, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 키워드들에 해당하는 제2 키워드 광고를 확인(507)하여 상기 제2 키워드 광고가 존재하는 경우 상기 키워드들을 구매한 광고주들의 키워드 광고를 상기 검색 결과 페이지를 통해 사용자단말기(501)로 노출(504)할 수 있다.However, if the keyword ad does not exist, the keyword ad exposure system checks the keyword group including 'soccer' 502 from the
또한, 상기 키워드들 즉, '축구화' 및 '축구공' 등에 해당하는 상기 제2 키워드 광고가 존재하지 않는 경우에 '축구'와 연관된 콘텐츠에서 콘텐츠 키워드들 추출하여 상기 콘텐츠 키워드에 해당하는 제3 키워드 광고를 확인(508)하고 상기 검색 결과 페이지를 통해 사용자단말기(501)로 노출(504)할 수 있다.In addition, when the second keyword advertisement corresponding to the keywords, namely, 'soccer shoes' and 'soccer ball' does not exist, content keywords are extracted from content associated with 'soccer' and a third keyword corresponding to the content keyword. The advertisement may be confirmed 508 and exposed 504 to the
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 있어서, 키워드 광고 노출 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 여기서, 키워드 광고 노출 시스템(600)은 도 6에 도시된 바와 같이 키워드 연관도 데이터베이스(601), 제1 키워드 광고 확인부(602), 연관 키워드 추출부(603) 및 광고 전송부(604)를 포함한다.6 is a block diagram illustrating an internal configuration of a keyword advertising exposure system in the second embodiment of the present invention. Here, as shown in FIG. 6, the keyword
키워드 연관도 데이터베이스(601)는 키워드 연관도에 따라 키워드를 서로 연관하여 저장한다. 이때, 상기 키워드 연관도는 위의 도 4에서 설명한 바와 같이 상기 키워드 연관도는 임의의 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 이용하여 측정될 수 있고 또한, 키워드 광고 노출 시스템(600)에서 측정되거나 상기 키워드 연관도를 측정하는 별도의 시스템을 통해 키워드 연관도 데이터베이스(601)에 저장될 수 있다.The
제1 키워드 광고 확인부(602)는 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 키워드 광고의 존재 여부를 확인한다. 즉, 제1 키워드 광고 확인부(602)는 상기 사용자 키워드를 구매한 광고주와 상기 광고주가 등록한 광고인 상기 제1 키워드 광고가 존재하는지 확인한다.The first keyword
연관 키워드 추출부(606)는 상기 제1 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 키워드 연관도 데이터베이스(604)에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출한다. 이때, 키워드 연관도 데이터베이스(601)는 상기 사용자 키워드와 연관된 복수의 키워드를 포함할 수 있고, 연관 키워드 추출부(606)는 상기 복수의 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출할 수 있다. 즉, 연관 키워드 추출부(606)는 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹을 키워드 연관도 데이터베이스(601)에서 검색하고, 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 다른 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출할 수 있다.If the first keyword advertisement does not exist, the associated keyword extractor 606 extracts an associated keyword corresponding to the user keyword from the
광고 전송부(607)는 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송한다. 이와 같이, 상기 사용자 키워드에 해당하는 상기 제1 키워드 광고가 존재하지 않더라도, 상기 연관 키워드 각각에 해당하는 광고인 상기 제2 키워드 광고를 확인할 수 있고 이를 위해, 광고 전송부(607)는 상기 제2 키워드 광고를 상기 사용자 키워드에 대한 검색 결과 페이지에 추가하여 상기 사용자단말기로 제공할 수 있다.The advertisement transmitter 607 checks the second keyword advertisement corresponding to the related keyword and transmits it to the user terminal. As such, even if the first keyword advertisement corresponding to the user keyword does not exist, the second keyword advertisement, which is an advertisement corresponding to each of the related keywords, may be identified. To this end, the advertisement transmission unit 607 may identify the second keyword advertisement. A keyword advertisement may be added to the search result page for the user keyword and provided to the user terminal.
또한, 상기 키워드 광고 노출 시스템은 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 키워드 광고가 존재하지 않는 경우, 상기 사용자 키워드와 연관된 콘텐츠에서 콘텐츠 키워드를 추출하고, 상기 콘텐츠 키워드와 연관된 제3 키워드 광고를 확인하여 상기 사용자단말기로 전송할 수 있다.In addition, when there is no second keyword advertisement corresponding to the related keyword, the keyword advertisement exposure system extracts a content keyword from the content associated with the user keyword, checks the third keyword advertisement associated with the content keyword, Can be sent to the user terminal.
이와 같이 본 발명에 따른 키워드 광고 노출 방법 및 시스템을 이용하면, 키워드간의 연관도를 이용하여 입력된 사용자 키워드에 해당하는 광고가 존재하지 않더라도 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드를 통해 광고를 제공함으로써 광고의 커버리지를 확보하고, 광고의 노출수 증대로 인한 광과 효과를 향상시킬 수 있다.As described above, when the keyword advertisement exposure method and system according to the present invention are used, the coverage of the advertisement may be provided by providing an advertisement through a keyword associated with the user keyword even if there is no advertisement corresponding to the user keyword input by using the degree of association between the keywords. To increase the number of impressions of the ad and improve the light and effects.
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 있어서, 키워드간의 연관도를 이용하여 검색 결과를 제공하는 방법을 도시한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a method of providing a search result using a degree of association between keywords according to a third embodiment of the present invention.
단계(S701)에서 키워드간의 연관도를 이용하여 검색 결과를 제공하는 검색 결과 제공 시스템은 키워드 연관도에 따라 키워드가 서로 연관되어 저장된 키워드 연관도 데이터베이스를 유지한다. 이때, 상기 키워드 연관도는 임의의 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 이용하여 도 4에서 설명한 바와 같이 측정될 수 있다. 또한, 상기 키워드 연관도 데이터베이스는 서로간에 상기 키워드 연관도가 기선정된 값 이상인 복수의 키워드를 동일한 키워드 그룹으로서 저장할 수 있다.In operation S701, a search result providing system that provides a search result using a degree of association between keywords maintains a keyword association database in which keywords are associated with each other according to keyword association. In this case, the keyword association degree may be measured as described in FIG. 4 using a word, a document, a word classification for the word, or a document classification for the document included in an arbitrary document set. Also, the keyword relevance database may store a plurality of keywords having the keyword relevance greater than or equal to a predetermined value as the same keyword group.
단계(S702)에서 상기 검색 결과 제공 시스템은 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 검색 결과를 확인한다. 즉, 상기 검색 결과 제공 시스템은 상기 사용자 키워드와 연관된 복수의 문서를 상기 제1 검색 결과로서 확인할 수 있다.In operation S702, the search result providing system receives a user keyword from a user terminal and checks a first search result corresponding to the user keyword. That is, the search result providing system may identify a plurality of documents associated with the user keyword as the first search result.
단계(S703)에서 상기 검색 결과 제공 시스템은 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출한다. 이때, 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹을 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 검색하고, 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 다른 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출할 수 있다. 이는, 상기 연관 키워드를 이용하여 추가적인 검색 결과를 획득하기 위함으로 이러한 단계(S703)은 상기 제1 검색 결과에 해당하는 문서의 수가 기선정된 수 미만인 경우 다시 말해, 상기 제1 검색 결과가 불충분하다고 판단되는 경우 수행될 수 있다. In operation S703, the search result providing system extracts a related keyword corresponding to the user keyword from the keyword relevance database. In this case, the keyword group including the user keyword may be searched in the keyword association database, and another keyword of the keyword group including the user keyword may be extracted as the related keyword. In order to obtain additional search results using the associated keyword, this step (S703) is that if the number of documents corresponding to the first search result is less than the predetermined number, that is, the first search result is insufficient. If determined, it may be performed.
단계(S704)에서 상기 검색 결과 제공 시스템은 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 검색 결과를 확인하여 상기 제1 검색 결과와 함께 상기 사용자단말기로 전송한다. 즉, 상기 검색 결과 제공 시스템은 상기 사용자 키워드의 제1 검색 결과와 상기 연관 키워드의 제2 검색 결과를 함께 검색 결과 페이지에 포함시켜 상기 사용자단말기로 전송한다.In operation S704, the search result providing system checks a second search result corresponding to the related keyword and transmits the second search result to the user terminal together with the first search result. That is, the search result providing system includes the first search result of the user keyword and the second search result of the related keyword together in a search result page and transmits the result to the user terminal.
이와 같은 상기 제2 검색 결과는 광고, 인물, 뉴스, 정보 등의 다양한 문서들을 포함할 수 있기 때문에 상기 제1 검색 결과만을 포함하는 검색 결과 페이지를 상기 사용자단말기로 제공하는 것보다 검색 결과의 질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 인물검색의 경우, 상기 사용자 키워드로서 입력된 연예인 'A'에 대한 인물정보를 제공할 때 하단에 상기 제2 검색 결과로서, 상기 'A'가 출연한 CF의 상품광고나 연기 및 방송 아카데미 학원 광고 등을 함께 제공할 수도 있다. 또는, 상기 'A'와 연관된 각종 뉴스 등을 제공할 수도 있다.Since the second search result may include various documents such as advertisements, people, news, information, etc., the quality of the search result is higher than that of providing a search result page including only the first search result to the user terminal. Can be improved. For example, in the case of person search, when providing the person information for the entertainer 'A' input as the user keyword, as the second search result at the bottom, the product advertisement or postponement of the CF in which 'A' appeared and You can also provide a broadcast academy advertising. Alternatively, various news related to 'A' may be provided.
이와 같이 상기 제1 검색 결과를 구성하는 문서가 존재하지 않는 경우에도 상기 검색 결과 제공 시스템은 상기 사용자 키워드의 연관 키워드를 통해 추가적으로 상기 제2 검색 결과를 상기 사용자단말기로 제공할 수 있다.As such, even when there is no document constituting the first search result, the search result providing system may additionally provide the second search result to the user terminal through a related keyword of the user keyword.
도 8은 본 발명의 제4 실시예에 있어서, 검색 결과 제공 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 여기서 검색 결과 제공 시스템(800)은 키워드 연관도 데이터베이스(801), 제1 검색 결과 확인부(802), 연관 키워드 추출부(803) 및 검색 결과 전송부(804)를 포함한다.8 is a block diagram for explaining an internal configuration of a search result providing system according to a fourth embodiment of the present invention. The search
키워드 연관도 데이터베이스(801)는 키워드 연관도에 따라 키워드를 서로 연관하여 저장한다. 이때, 상기 키워드 연관도는 임의의 문서 집합이 포함하는 단어, 문서, 상기 단어에 대한 단어분류 또는 상기 문서에 대한 문서분류를 이용하여 도 4에서 설명한 바와 같이 측정될 수 있다. 또한, 키워드 연관도 데이터베이스(801)는 서로간에 상기 키워드 연관도가 기선정된 값 이상인 복수의 키워드를 동일한 키워드 그룹으로서 저장할 수 있다.The
제1 검색 결과 확인부(802)는 사용자단말기로부터 사용자 키워드를 입력 받아 상기 사용자 키워드에 해당하는 제1 검색 결과를 확인한다. 즉, 제1 검색 결과 확인부(802)는 상기 사용자 키워드와 연관된 복수의 문서를 상기 제1 검색 결과로서 확인할 수 있다.The first search
연관 키워드 추출부(803)는 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 상기 사용자 키워드에 대응하는 연관 키워드를 추출한다. 이때, 연관 키워드 추출부(803)는 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹을 상기 키워드 연관도 데이터베이스에서 검색하는 키워드 그룹 검색부(미도시) 및 상기 사용자 키워드를 포함하는 키워드 그룹의 다른 키워드를 상기 연관 키워드로서 추출하는 키워드 추출부(미도시)를 포함할 수 있다.The related
검색 결과 전송부(804)는 상기 연관 키워드에 해당하는 제2 검색 결과를 확인하여 상기 제1 검색 결과와 함께 상기 사용자단말기로 전송한다. 즉, 검색 결과 전송부(804)는 상기 사용자 키워드의 제1 검색 결과와 상기 연관 키워드의 제2 검색 결과를 함께 검색 결과 페이지에 포함시켜 상기 사용자단말기로 전송한다.The
이와 같이 본 발명에 따른 검색 결과 제공 방법 및 시스템을 이용하면, 광고뿐만이 아니라 검색 결과에 있어서도, 사용자 키워드에 해당하는 검색 결과에 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드에 해당하는 검색 결과를 추가하여 제공함으로써 상기 사용자 키워드의 검색 결과에 대한 질을 향상시킬 수 있다.As described above, using the method and system for providing a search result according to the present invention, not only an advertisement but also a search result, the search result corresponding to the keyword associated with the user keyword is added to the search result corresponding to the user keyword, thereby providing the user. Improve the quality of keyword search results.
본 발명에 따른 실시예들은 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. 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.Embodiments according to the present invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means can be recorded on 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. 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.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.In the present invention as described above has been described by the specific embodiments, such as specific components and limited embodiments and drawings, but this is provided to help a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments. For those skilled in the art, various modifications and variations are possible from these descriptions.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the described embodiments, and all the things that are equivalent to or equivalent to the claims as well as the following claims will belong to the scope of the present invention. .
본 발명에 따르면, 키워드간의 연관도를 이용하여 입력된 사용자 키워드에 해당하는 광고가 존재하지 않더라도 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드를 통해 광고를 제공함으로써 광고의 커버리지를 확보하고, 광고의 노출수 증대로 인한 광과 효과를 향상시킬 수 있다.According to the present invention, even if there is no advertisement corresponding to the user keyword input by using the degree of association between the keywords, by providing the advertisement through the keyword associated with the user keyword to secure the coverage of the advertisement, Can improve light and effects.
본 발명에 따르면 상기 광고뿐만이 아니라 검색 결과에 있어서도, 상기 사용자 키워드에 해당하는 검색 결과에 상기 사용자 키워드와 연관된 키워드에 해당하는 검색 결과를 추가하여 제공함으로써 상기 사용자 키워드의 검색 결과에 대한 질을 향상시킬 수 있다.According to the present invention, not only the advertisement but also the search result, the search result corresponding to the keyword associated with the user keyword is added to the search result corresponding to the user keyword to improve the quality of the search result of the user keyword. Can be.
Claims (14)
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