네이버가 국내 최대 개발자 콘퍼런스 '데뷰(DEVIEW) 2023'에서 사용자의 다양한 맥락을 고려해 상황별, 취향별 맞춤 장소를 추천해주는 기술력을 공개했다. 이번에 공개된 기술은 로컬 스마트블록, 스마트어라운드, 요즘여기 판 등 네이버의 다양한 인공지능(AI) 장소 추천 서비스에 활용되고 있다.
네이버 서치CIC 하이퍼로컬 퍼스널라이제이션 전영환 리더는 '상황에 맞는 취향 장소 발견하기. HyperLocal 추천 시스템 A to Z'를 주제로, 사용자, POI(Point Of Interest, 관심 장소), UGC(User Generated Contents), 유사 사용자 취향 등을 고려한 장소 추천 기술 등에 대해 발표하고 실제 네이버 서비스에 적용된 사례와 도입 효과 등을 소개했다.
전영환 리더는 개인화된 로컬 추천 기술인 '하이퍼로컬 퍼스널라이제이션(HyperLocal Personalization)'을 위한 중요 요소로 사용자가 놓인 '맥락(Context)'에 대한 이해가 뒷받침 돼야 한다고 강조했다. 사용자가 플랫폼 상에서 특정 장소를 발견할 수 있는 다양한 맥락(Context) 분석을 선행하고, 이에 맞춰 세분화된 추천 모델을 만들 경우 정확도를 높일 수 있다는 것이다.
이 날 전영환 리더 발표에 따르면, 네이버의 하이퍼로컬 퍼스널라이제이션은 총 세 가지 맥락별 장소 추천 기술을 기반으로 사용자에 제공된다. △사용자가 특정 장소 검색 시 이후 방문 장소로 적합한 곳을 추천하고 △사용자의 기존 장소 취향과 가장 유사한 특성을 지닌 장소를 추천하거나 △유사 취향을 지닌 사용자를 통해 맞춤 장소를 추천하는 기술 등이다.
먼저 사용자가 현재 탐색 중인 업체의 다음 방문 장소를 추천해주는 기술은 네이버 검색 결과 내 로컬 스마트블록 '함께 가볼만한 장소'를 통해 제공된다. 사용자가 특정 골프장을 검색하면, 해당 장소 정보를 제공하고 이어 사용자 취향에 맞는 맛집, 근처 명소, 카페 등 장소 정보를 담은 블록을 통해 이후 방문지로 적합한 장소를 추천하는 방식이다.
전영환 리더는 골프장과 음식점 등 추천 대상이 서로 다른 업종이라도 이를 사용자의 취향 기반으로 묶어 추천할 수 있는 네이버만의 기술력에 대해 상세 소개했다. 그는 “일정 기간 동안 첫 방문 예정 장소를 탐색하는 사용자 행동과 이후 유사한 특징이 있는 다음 순서 방문 희망 장소를 탐색하는 사용자 행동을 동일한 세션으로 새롭게 정의하고, 이들의 상관관계를 분석해 학습시키는 방식을 활용했다”며 “이를 통해 서로 다른 업종 POI라 하더라도 동일한 탐색 의도로 간주하여 추천 정보에 반영할 수 있었다”고 설명했다.
이어 사용자의 기존 선호도 기반 맞춤 장소 추천 기술도 소개됐다. 그는 “사용자의 다양한 장소 탐색 맥락을 크게 세 가지로 유형화해 POI2vec, POIMeta2vec, POISAGE 등 각 맥락을 잘 이해하고 대응할 수 있는 세분화 모델을 개발”했으며 “더불어 각기 다른 특성을 지닌 모델을 모두 아울러 보다 정교한 추천이 가능하도록 결합하여 최적화한 결과, 정확성과 커버리지 모두 향상된 결과를 얻었다”고 설명했다.
이는 네이버의 AI 기반 장소 추천 엔진 '에어스페이스(AirSPACE)'에 적용돼, '스마트어라운드(Smart Around)' 등 서비스 고도화에 활용된다. 사용자가 부산 맛집을 검색하면, 과거 선호 기록을 남긴 장소 데이터를 분석해 사용자 취향을 고려한 맛집 정보를 추천 리스트 상단에 랭크해주는 식이다.
마지막으로 사용자가 본인과 유사한 취향의 사용자를 통해 새로운 장소를 발견할 수 있게 하는 관련 기술이 소개됐다. 전영환 리더는 “사용자간 '동일 POI 방문' '팔로우·팔로잉 관계' '최신 방문 POI 이력 유사도'가 일치할 경우 유사한 취향을 지닌 사용자라고 가설을 세우고, 각 가설에 맞는 최적의 사용자 추천 모델을 개발해 'MY플레이스'에 접목했다”고 설명했다. 실제로 해당 기술이 집약된 네이버 MY플레이스 서비스는 사용자 피드에 유사한 취향을 지닌 것으로 분석된 사용자의 장소 리뷰 정보를 노출하는 방식으로 맞춤형 장소 추천을 제공하고 있다.
전영환 리더는 “향후 멀티모달 데이터를 활용해 대상 지역의 트렌드를 이미지 중심으로 직관적으로 확인 가능한 '비쥬얼 트렌드(Visual Trend)' 추천 기술을 고도화하거나 실시간으로 맥락(Real Time Context)을 파악해 추천을 최적화하는 등 사용자들은 취향과 상황에 맞는 장소를 효과적으로 추천 받고, 더 많은 로컬 SME가 사용자와 만날 수 있도록 로컬 추천 시스템을 더욱 고도화할 계획이다”고 밝혔다.
성현희기자 sunghh@etnews.com
