네이버, ‘C-Rank’ 알고리듬을 활용하여 생생한 정보를 제공하는 ‘LIVE’ 베타 서비스 선보여
네이버, ‘C-Rank’ 알고리듬을 활용하여 생생한 정보를 제공하는 ‘LIVE’ 베타 서비스 선보여
라이브검색’으로 진화 시작한 모바일 네이버
네이버, ‘C-Rank’ 알고리듬을 활용하여 생생한 정보를 제공하는 ‘LIVE’ 베타 서비스 선보여
- ‘라이브검색’의 주요 요소인 ‘Feedback’, ‘Context’, ‘Withness’에 대한 첫 실험
- 이용자의 ‘좋아요’ 등 피드백으로부터 ‘Creator’(생산자) 인기도 측정하는 ‘C-Rank’ 알고리듬 개발
- 다음달, 라이브검색 진화 위한 ‘Context Engine’ 등 다양한 내부 연구과제 소개 예정
2016-01-29
네이버가 ‘라이브검색’으로의 진화를 시작한다.
네이버는 지난해 말 ‘Connect 2015컨퍼런스’에서 공개한 ‘라이브검색’의 주요 요소인 ‘Feedback’, ‘Context’, ‘Withness’에 대한 첫 실험이 시작됐다고 밝혔다 (1).
‘라이브검색’은 모바일에서 더욱 복잡해지는 이용자들의 검색 요구 사항을 만족시키고, 보다 생생한 정보를 제공하려는 네이버 검색의 방향성이다. 네이버는 앞으로 ‘라이브검색’으로의 진화를 위한 본격적인 실험에 착수한다.
‘라이브검색’은 이용자 클릭을 중심으로 검색 의도를 분석하는 방식을 넘어, 문서와 Creator(생산자)에 대한 역동적인 피드백까지 반영하는 등 이용자들의 검색 환경과 의도를 담은 ‘콘텍스트(Context)’를 보다 입체적으로 파악함으로써 생생한(LIVE) 정보를 제공하게 된다.
그 첫 실험이 진행되는 ‘LIVE(베타)’는, 검색어에 대해 공통의 관심사를 가진 이용자 간의 새로운 정보 네트워크를 찾아내고, 그 안에서 현재 가장 주목 받는 문서와 Creator(생산자)의 정보를 찾아 상호 소통하게 함으로써 새로운 관점에서 정보가 유통되게 하는 구조다.
이를 위해, 특정 기간 동안의 이용자 반응으로부터 ‘Creator(생산자) 인기도’를 추출해낼 수 있는 ‘C-Rank(Creator Rank)’ 알고리듬을 개발하였다. ‘C-Rank’는 특정 관심사 내에서 정보를 생산해내는 ‘Creator(생산자)’에 대한 이용자들의 선호 정도를 계산하는 알고리듬으로, 기존의 문서나 사이트 단위로 정보를 찾아가는 것에 더해 Creator(생산자) 기준으로도 정보를 찾아내는 네이버의 새로운 알고리듬이다.
이번 ‘LIVE’(베타) 서비스는 문서 생산량과 이용자 반응지수(쿼리수, 좋아요 등) 빅데이터 분석을 통해 아이돌, 게임, 여행, 방송 등 카테고리의 일부 키워드를 그 대상으로 하며, 패션/미용, 인테리어, 스포츠, 영화 등으로 테스트 범위를 확대할 예정이다.
네이버 검색연구센터 강인호 박사(이사)는 “이번 ‘LIVE(베타)’는 객관적인 정보를 쉽게 찾을 수 있는 검색의 장점과 트렌드를 빠르게 읽을 수 있는 SNS의 장점을 결합한 TNS(Topic Based Social Network Service)’를 만들어 보려는 시도라 볼 수 있다” 말했다.
이어 그는 “네이버 검색은 이용자들과 함께 호흡하며 정보에 가치를 더하는 커뮤니케이션으로, 이용자들의 검색 의도를 파악하고 그에 따른 역동적인 검색결과를 제공하는 방향으로 계속 진화하겠다”고 덧붙였다.
한편, 네이버는 올 한 해에만 ‘라이브검색’으로 진화하기 위한 수십여 개의 실험 과제를 추진하며, 2월 중에 ‘콘텍스트 엔진’, ‘시맨틱 태깅’, ‘Vision & Language’ 등 관련 연구 과제들을 소개하는 자리를 마련한다.
[이상]
(1) ‘라이브검색’의 주요 요소는 ▲ 기존의 클릭정보 외에 이용자의 좋아요, 댓글 등과 같은 이용자의 적극적인 반응을 활용하는 ‘피드백(Feedback)’, ▲ 관심사가 유사한 이용자 네트워크 정보를 활용하는 ‘위드니스 (Withness)’ ▲ 장소, 시간, 날씨 등 이용자의 현재 상황에 따른 맥락을 고려하는 ‘콘텍스트(Context)’ 등이다.
