네이버, 사용자별 관심 패턴 분석해 뉴스 추천한다

네이버, 사용자별 관심 패턴 분석해 뉴스 추천한다

뉴스추천서비스 '에어스'에 딥러닝 기반 신경망기술 적용

(서울=연합뉴스) 홍지인 기자 = 네이버는 인공지능(AI) 콘텐츠 추천 시스템 에어스(AiRS)에 딥러닝 기반 인공신경망 기술을 적용했다고 28일 밝혔다.

이는 딥러닝 기반 인공신경망 기술인 RNN(Recurrent Neural Network)이 적용된 뉴스 추천 시스템이 상용화된 첫 사례라고 네이버는 밝혔다.

지금까지 에어스의 뉴스 추천은 비슷한 관심사를 가진 사용자 그룹을 묶는 방식으로 이뤄졌다. 즉, 비슷한 취향의 사용자들이 많이 읽는 뉴스를 추천하는 방식이다.

이 방식은 갓 생성된 최신 뉴스 추천과 깊이 있는 이슈 제시에 한계가 있다고 네이버는 설명했다.

이에 비해 딥러닝 기반 기술은 사용자 개인의 뉴스 소비 패턴을 학습·예측하는 기능을 갖췄다. 개개인 사용자가 이전에 읽었던 뉴스를 분석해 다음에 읽을만한 확률이 높은 뉴스를 추천하는 방식이다.

예를 들어 이용자가 하나의 뉴스를 읽은 후 다음 뉴스를 읽는 데까지의 시간이 몇 분 걸리지 않았다면 이 이슈를 관심사로 판단하는 식이다.

네이버는 오는 11월 세계적 컴퓨터·인공지능 학회인 'CIKM2017'에서 새로운 뉴스 추천 시스템에 대한 논문을 발표할 예정이다.

최재호 에어스 리더는 "인공지능 추천 시스템에 딥러닝을 접목하고 실제 서비스에 적용한 사례는 AiRS가 처음인 만큼 학계 및 업계로부터 주목받고 있다"며 "웹툰, 동영상 등 다른 서비스에서도 개인 관심사에 따라 다양하고 깊이 있는 콘텐츠를 동시에 추천할 수 있도록 실험할 것"이라고 말했다.


ljungberg@yna.co.kr

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