네이버는 18일 모바일 메인 ‘뉴스판’에서 에어스를 통한 뉴스 추천 베타 테스트를 시작한다고 밝혔다.
에어서는 공기(AIR)처럼 항상 이용자 곁에서 유용한 콘텐츠를 추천한다는 의미로 명명된 인공지능 기반의 추천 시스템이다.
네이버는 지난해 이 기능을 MY피드와 네이버TV 일부에 적용, 이용자들의 콘텐츠 소비 패턴과 시간의 경과에 따라 변하는 개인별 관심사를 분석해 이에 따른 콘텐츠를 자동으로 추천하고 있다.
네이버는 모바일 메인 ‘뉴스판’ 중단 배너 영역 아래 ‘AiRS 추천 뉴스 영역(베타 버전)’을 마련하고, 최근 7일간 ▲사용자가 네이버 모바일과 PC에서 구독한 뉴스 ▲사용자와 관심사가 비슷한 그룹이 구독한 뉴스를 기반으로, *NPMI(추천 스코어), 최신성, 다양성 등을 추출 및 분석해 개인별 관심도, 선호도가 높은 뉴스를 추천한다.
해당 영역에서는 사용자의 관심사에 따른 뉴스를 추천하며 소비에 따라 실시간으로 새로운 뉴스를 업데이트하며 다양한 뉴스를 제공한다.
이로써 이용자들은 MY피드에서 UGC(User Generated Contents)를, 네이버 TV에서 관심사에 따른 동영상을 추천받을 수 있을 뿐 아니라 뉴스판에서도 자신의 관심사에 따른 뉴스를 보다 손쉽게 활용할 수 있게 됐다.
에어스는 같은 관심사를 가진 사용자 그룹이 구독한 콘텐츠를 추천하는 CF(Collaborative Filtering, 협력 필터) 기술을 바탕으로 해 네이버의 ‘콘텐츠 네트워크 Contents Network)’에 적용한다. 이를 통해 비슷한 관심사를 가진 사용자 네트워크를 구축하고 해당 구성원들이 많이 본 콘텐츠 중 관련도가 높은 콘텐츠를 우선 추천한다.
특히 CF기술은 넷플릭스의 영화 및 드라마 추천, 아마존의 쇼핑 상품 추천, 유튜브의 동영상 추천 등 글로벌 IT기업들이 자사 콘텐츠 추천 시 활용하고 있는 기술이다. 현재 추천 기술 중 사용자 만족도가 가장 높고 보편화된 글로벌 기술이기도 하다.
네이버는 동영상, 쇼핑 뿐 아니라 텍스트 기반의 다양한 콘텐츠 등 폭넓은 형태의 콘텐츠 추천을 위해 CF 기술을 더욱 고도화했다고 덧붙였다.
네이버는 또한 인공신경망 기술인 RNN(Recurrent Neural Network)을 통해 콘텐츠를 추천하기 위한 내부 연구를 진행 중이다. 해당 기술은 사용자가 콘텐츠를 구독한 순서까지 기억해 시간이 지날수록 더욱 정교하게 콘텐츠를 분석하고, 생성된지 얼마 되지 않은 최신 콘텐츠까지 추천할 수 있는 기술로 궁극적으로 스스로 학습이 가능케 한 추천 시스템이다.
최재호 에어스 리더는 “에어스는 계속해서 학습을 통해 고도화되기 때문에 추천 품질은 지속적으로 좋아지게 된다”며, “앞으로 CF 기술과 RNN 등 딥러닝 기술이 가진 장점을 융합해 더욱 고도화된 형태의 추천 시스템으로 진화하기 위한 연구를 지속할 예정”이라고 밝혔다.
에어스는 향후 네이버 모바일 주제판인 ‘연예’‘스포츠’ 등 더욱 다양한 주제판과 ‘웹툰’과 같은 네이버의 콘텐츠 서비스로 확대해 갈 계획이다. 이를 통해 사용자들의 세분화되고 개인화된 관심사와 니즈에 적합한 맞춤 콘텐츠를 추천해 나갈 예정이다.
이재구 기자 jklee@