‘맞춤형 정보’ 네이버-카카오는 어떻게 추천해주나

네이버와 카카오가 맞춤형 정보 추천 서비스를 같은 날 내놔 눈길을 끌고있다. 지난 12일, 네이버는 검색을 통한 ‘해외여행 정보 추천’을, 카카오는 다음앱에서 ‘관심사 콘텐츠 추천’ 서비스를 시작한다고 밝혔다.

정보의 홍수 속에서 개인 선호도를 반영한 고품질의 정보를 추천하기 위해선 밑바탕이 되는 기술이 대단히 중요하다. 네이버와 카카오는 맞춤형 정보 추천 서비스를 위해 어떤 노력을 하고 있을까. 두 사업자 모두 자체 개발한 기술로 이 같은 서비스를 구현했다. 여러 번 검증을 거친 기술들이다.

◆네이버, 인공지능 핵심 기술 활용한 검색 추천=네이버는 여행지 정보를 자동으로 추출하는 '코나(ConA, Local Context Analysis Utilizing DeepLearning)' 기술을 개발, 해외여행 정보를 추천 중이다. 앞서 국내 여행 정보 추천 서비스에 적용된 바 있다.

코나는 인공지능(AI)의 핵심 기술인 딥러닝(데이터 분류를 위한 기계학습법)을 바탕으로 네이버 빅데이터의 분석 결과를 이용자에게 보여준다.

ConA는 사용자들이 많이 다녀온 해외 유명 여행지를 관심지역(POI) 인지도 기준으로 순위(랭킹화)를 매기고 딥러닝을 통해 해당 여행지를 표현하는 적절한 테마를 찾아내 여행지에 대한 이해와 선택을 쉽게 할 수 있도록 도와준다.

여기엔 딥러닝 설계방식(아키텍처) 중 회선신경망(CNN, Convolutional Neural Network)과 장단기기억(LSTM, Long Short-Term Memory) 기술이 쓰였다. 인간처럼 생각할 수 있도록 기계의 작동을 돕는 기술들이다. 두 기술이 상호작용하면서 다양한 데마의 여행 정보를 찾는 이용자들에게 여행지를 추천해준다.

네이버는 뉴욕, 파리, 도쿄, 시드니 등 32개의 해외 유명 도시와 명소, 맛집, 쇼핑센터 등 약 7000개 관심지역(POI)의 맞춤형 여행 정보를 제공한다. 향후 적용 범위를 점차 확대해나갈 예정이다.

◆카카오, 자체 개발 오픈소스 기술로 실시간 관심사 추천=카카오는 다음앱에서 개인의 관심사에 따라 다양한 주제의 채널을 선택해 피드 형태로 받아볼 수 있는 ‘딜리버리(배달)’ 서비스를 오픈했다.

이 서비스엔 카카오가 자체 개발한 S2그래프(S2Graph) 기술이 사용됐다. S2Graph는 아파치 소프트웨어 재단(ASF)의 프로젝트 운영위원회 투표에서 만장일치로 오픈소스 인큐베이터 프로젝트에 채택된 바 있다. 카카오의 기술력이 국제적으로 인정받은 결과라는 게 회사 측 설명이다.

카카오의 S2Graph는 아파치 HBase 기반의 온라인 트랜잭션 프로세싱(OLTP) 그래프 데이터베이스로 다양한 카카오 서비스들에서 생성되는 방대한 이용자 데이터를 빠르고 효율적으로 관리하기 위해 개발됐다. 카카오톡, 카카오스토리, 카카오뮤직, 선물하기, 다음앱, 다음뉴스, 다음쇼핑 등 20여개 이상의 서비스에 적용 중이다.

지난해 말 기준 카카오는 S2Graph를 통해 총 1조건이 넘는 관계 데이터를 저장했다. 매일 갱신되는 관계 데이터는 500억건 이상이다. 이 같은 방대한 데이터 속에서 S2Graph를 통해 밀리세컨드 단위의 실시간성을 확보, 개인 관심사를 반영한 콘텐츠를 추천해준다.

카카오는 다음앱에 ▲관심사 기반의 탭 신설 ▲탭 순서를 변경할 수 있는 홈메뉴 편집 기능 추가 ▲알림 메뉴 강화 ▲이용자 맞춤형 콘텐츠 추천 알고리즘 루빅스 확대 등의 개편을 진행, 이용자 맞춤형 앱으로 변화시키는 중이다.