쿼리 피드백 은 대량 적 인 사용자 행동 에 따라 변화 될 수 있 으므로 쿼리 피드백 은 적시 성 을 가진다 . 부동 한 시간 대 에 동일 한 쿼리 요청 으로 획득 되 는 쿼리 피드백 은 부동 할 수 있 다 . 또한 , 동일 한 쿼리 피드백 이 부동 한 시간 대 에 받 게 되 는 관심 의 정도 도 부동 하 다 . 아래 , 쿼리 요청 ' 범블비 ' 를 예 로 들 어 설명 하 고자 한다 . 영화 < 범블비 > 의 개봉 이전 부터 ' 범블비 ' 는 이미 트랜스포머 중 의 가상 인물 로 대중 에게 공지 되 어 있 었 다 . 즉 , 트랜스포머 가 이미 공개 되 고 영화 < 범블비 > 는 개봉 되 기 이전 에 , ' 범블비 ' 는 이미 트랜스포머 중 의 가상 인물 로 대중 에게 공지 되 어 있 었 다 . 그러나 , 영화 < 범블비 > 가 개봉 된 후 , ' 범블비 ' 는 영화 로서 사람 들 에 의해 검색 될 가능 성 이 더 높 게 된다 . 다시 말 해 , 시간 의 흐름 에 따라 , 대량 적 인 사용자 행동 ( 예 를 들 면 , 클릭 ) 은 부단히 변화 할 것 이 며 , 쿼리 피드백 도 상응 하 게 부단히 업데이트 될 것 이 다 . 따라서 , 본 개시 의 실시 예의 기술 안 을 적용 하 는 경우 , 동일 한 쿼리 요청 에 있 어서 , 부동 한 시간 에 부동 한 쿼리 피드백 을 획득 할 수 있 다 . 즉 , 본 개시 의 실시 예 에 의하 여 제공 되 는 방 안 에 따르 면 쿼리 피드백 의 적시 성 을 향상 시킬 수 있 다 .