상황에 맞는 취향 장소 발견하기. HyperLocal 추천 시스템 A to Z
DEVIEW 2023 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
검색어만으로는 사용자의 취향이나 방문 상황을 충분히 반영하기 어려워, 네이버 서치 팀은 장소·사용자·UGC를 상황에 맞게 추천하는 HyperLocal 시스템을 개발했습니다. 방문·클릭·길찾기 데이터를 활용하고 Word2Vec, 그래프 임베딩, 오토인코더 등을 적용해 다음 방문 장소와 취향 장소, 유사 사용자, 리뷰 콘텐츠를 추천하도록 구성했습니다. 여러 컨텍스트에서 학습한 임베딩을 결합하고 추천 사유도 제공해 정확도뿐 아니라 다양성과 신뢰도를 고려했으며, 스마트블록·통합검색·피드 서비스에 적용했습니다. 핵심은 하나의 최적 모델을 가정하기보다 추천 상황에 맞는 데이터와 모델을 설계하고 서비스에서 지속적으로 개선하는 것입니다.
- 추천 대상을 정하기 전에 사용자가 어떤 상황에서 장소를 찾는지 컨텍스트부터 정의해야 합니다.
- 방문·클릭·길찾기처럼 신뢰도와 의도가 다른 신호는 구분해 모델에 반영하고, 필요하면 점수를 결합합니다.
- 장소 메타데이터와 사용자 관계를 그래프로 표현하면 업종 유사성이나 협업 필터링 신호를 학습할 수 있습니다.
- 정확도만 높이는 단일 모델보다 다양성과 새로움, 추천 사유를 함께 고려한 앙상블이 발견 경험에 유리합니다.
소개
[DEVIEW 2023] * 발표자 : 전영환(NAVER Search) * 발표제목 : 상황에 맞는 취향 장소 발견하기 (HyperLocal 추천 시스템 A to Z) * DEVIEW 2023 바로가기: https://deview.kr/2023 #DEVIEW #DEVIEW2023 #데뷰 #데뷰2023
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