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웹 문서를 분석하여 사용자의 관심 정도를 나타내는 관심도를 측정하고, 상기 관심도에 따른 관심 객체를 탐지하는 관심 객체 탐지 모듈;상기 관심 객체의 의미적 수준을 결정하는 의미적 추상화(semantic abstraction) 과정을 수행하는 의미적 추상화 모듈;상기 관심 객체에 대한 대중적 행동을 탐지하는 대중적 행동 탐지 모듈;상기 의미적 추상화 모듈에서 추상화된 객체-행동 쌍(Object-Action pairs)과 미리 정의된 사용관계 패턴을 이용하여 사용관계 정보를 추출하는 사용관계 정보 추출 모듈; 및상기 관심 객체에 대한 대중적 행동과 상기 사용관계 정보를 매핑(mapping)하고, 그 결과를 이용하여 광고를 검색하고, 검색된 광고를 추천하는 광고 검색 모듈을 포함하는 문맥 기반 광고 시스템
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제1항에 있어서,상기 관심 객체 탐지 모듈은,상기 웹 문서에서 불필요한 요소들을 제거하는 스테밍(stemming)을 수행하는 전처리부;상기 전처리부에서 스테밍이 수행된 문서로부터 핵심구(keyphrase)를 추출하는 핵심구 추출부;상기 핵심구 추출부에서 추출된 핵심구를 언스테밍(unstemming)하는 후처리부;상기 후처리부에서 언스테밍된 핵심구 중에서 관심 객체 후보군을 추출하는 관심 객체 후보 추출부;상기 관심 객체 후보 추출부의 관심 객체에 대하여 순위를 결정하는 순위결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제1항에 있어서,상기 의미적 추상화 모듈은 ODP(Open Directory Project) 텍소노미(Taxonomy)를 이용하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제3항에 있어서,상기 의미적 추상화 모듈은, 상기 관심 객체를 검색 쿼리로 이용하여 ODP 카테고리를 검색하여 후보 카테고리를 선정하고, 상기 후보 카테고리를 일정한 수준을 갖도록 일반화하는 일반화 과정을 수행하고, 일반화된 후보 카테고리를 상기 관심 객체의 관련도에 기반하여 순위를 결정하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제1항에 있어서,상기 대중적 행동 탐지 모듈은, 상기 관심 객체에 관련된 행동을 탐지하는 행동 탐지부; 및상기 행동 탐지부에서 탐지된 행동들의 집합에 대하여 확률에 따라 필터링 동작을 수행하는 행동 필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제5항에 있어서,상기 행동 탐지부는 사용자의 욕구를 나타내는 질문 구문들이 저장된 구문 프레임(syntactic frame) 데이터베이스(Database, 이하 ''DB''라 함)를 이용하여, 상기 관심 객체에 관련된 구문이 상기 구문 프레임 DB에 존재하는지 확인하는 방식으로 상기 관심 객체에 관련된 행동을 탐지하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제1항에 있어서,상기 광고 검색 모듈은, 상기 관심 객체를 관련된 카테고리 정보에 매핑하고, 상기 관심 객체와 관련된 대중적 행동 정보를 가져오는 객체 행동 바인딩부;상기 객체 행동 바인딩부에서 매칭된 카테고리-행동 쌍에 관련된 사용관계 정보를 매칭하는 매칭부; 및상기 관심 객체, 상기 관련된 카테고리 정보, 상기 관심 객체의 대중적 행동 정보, 및 상기 카테고리-행동 쌍에 관련된 사용관계 정보를 이용하여 광고 추천에 사용되는 검색 질의문을 생성하는 검색 질의 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제7항에 있어서,상기 대중적 행동 탐지 모듈에서 탐지된 대중적 행동 요소들을 저장하기 위한 행동 베이스 DB를 더 포함하고, 상기 객체 행동 바인딩부는 상기 행동 베이스 DB로부터 상기 관심 객체와 관련된 대중적 행동 정보를 가져오는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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제7항에 있어서,상기 사용관계 정보 추출모듈에서 추출된 사용관계 정보가 저장된 사용 상식 DB를 더 포함하고, 상기 매칭부는 상기 사용 상식 DB를 이용하여 상기 카테고리-행동 쌍에 관련된 사용관계 정보를 매칭하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 시스템
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관심 객체 탐지 모듈에서 웹 문서를 분석하여 사용자의 관심 정도를 나타내는 관심도를 측정하고, 상기 관심도에 따른 관심 객체를 탐지하는 단계;의미적 추상화 모듈에서 상기 관심 객체의 의미적 수준을 결정하는 의미적 추상화(semantic abstraction) 과정을 수행하는 단계;대중적 행동 탐지 모듈에서 상기 관심 객체에 대한 대중적 행동을 탐지하는 단계;사용관계 정보 추출 모듈에서 상기 의미적 추상화 과정에서 추상화된 객체-행동 쌍(Object-Action pairs)과 미리 정의된 사용관계 패턴을 이용하여 사용관계 정보를 추출하는 단계; 및광고 검색 모듈에서 상기 관심 객체에 대한 대중적 행동과 상기 사용관계 정보를 매핑(mapping)하고, 그 결과를 이용하여 광고를 검색하고, 검색된 광고를 추천하는 단계를 포함하는 문맥 기반 광고 방법
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제10항에 있어서,상기 의미적 추상화 과정을 수행하는 단계는, 상기 관심 객체를 검색쿼리로 이용하여 ODP 카테고리를 검색하여 후보 ODP 카테고리를 선정하는 단계;상기 후보 카테고리를 일정한 수준을 갖도록 일반화하는 단계; 및일반화된 후보 카테고리에 대해 상기 관심 객체의 관련도에 기반하여 순위를 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 방법
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제10항에 있어서,상기 사용관계 정보를 추출하는 단계는, 상기 의미적 추상화 과정에서 추상화된 객체-행동 쌍과 미리 정의된 사용관계 패턴을 이용하여 검색 질의를 생성하는 단계;상기 검색 질의를 검색 엔진에 입력하여 관련 문서를 수집하는 단계;상기 사용관계 패턴을 이용하여 수집된 관련 문서로부터 사용관계 정보를 추출하는 단계; 및추출된 사용관계 정보를 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 방법
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제12항에 있어서,상기 사용관계 정보를 추출하는 단계는 자연어 처리 과정 및 패턴을 이용하여 상기 사용관계 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 방법
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제12항에 있어서,상기 추출된 사용관계 정보를 필터링하는 단계는 상업성(commerciality)과 연관성(association)에 기반하여 필터링하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 방법
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제14항에 있어서,상기 추출된 사용관계 정보의 상업성 수치와 연관성 수치를 측정하고, 측정된 상업성 수치와 연관성 수치가 임계값보다 작으면 필터링하는 것을 특징으로 하는 문맥 기반 광고 방법
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