네이버 라이브 검색탭, 여행지 추천

네이버 라이브 검색탭, 여행지 추천

라이브 검색 탭이 안정적으로 기술 테스트를 마치고 네이버 검색으로 이식됩니다.
이제부터 별도의 탭이 아닌 검색 결과 중에 자연스럽게 라이브 검색 기술을 만날 수 있습니다.
우리가 사랑했던, 앞으로 많은 사용자 분들께 사랑 받았으면 하는 라이브검색 기술을 소개합니다.

 

 

1. TALK 영역 -  Temporal Searching 기술 적용

 

 

검색 횟수(Query Count)가 많은 인기 키워드에 시범적으로 운영했던 TALK 영역은
방송시작, 이벤트 등 QC가 급증하거나 일정 시간 동안 검색어가 꾸준하게 들어오는 시점에 맞춰
검색어를 자동으로 분석해 노출 여부를 판단하는 Temporal Searching 기술로 구현해 낸 영역입니다.

 

 

2. 식당 리뷰, C-RANK 기술 적용

 

 

C-RANK 기술은 쉽게 말해 ‘좋은 출처의 좋은 문서’ 를 찾는 기술입니다.
식당, 맛집을 검색했을 때 해당 키워드를 문서 태그로 작성하거나
관련 주제에 꾸준한 글을 작성했는지 여부, 클릭 외 좋아요, 공유, 댓글, 구독 등의 수치를
넓게 활용해 문서의 신뢰도와 인기도를 측정, 상위 노출 랭킹을 자동으로 분류합니다.

 

 

3. 여행가이드 - ConA 기술, C-RANK 적용

 

 

 

아무리 꿀 정보가 가득한 블로그라도 1년 전 내용이라면 불안한 게 사실이죠.
그 맛집, 그 숙소, 그 비용이 지금은 맞는지…
또 쇼핑, 숙소, 코스, 경비 정보가 섞여 있는 블로그들…
 
여행 가이드 영역에는 앞서 설명 드린 C-RANK 기술과
사용자들이 방문하는 장소를 이해하기 위한 인공지능 기술
ConA(코나; Context recognition Ai) 가 적용되어 있습니다.
ConA는 딥러닝 기술을 활용해 여행지, 식당 등에 대한 네이버 컨텐츠 빅데이터로부터
이용자들이 해당 장소에 가는 '목적'이나 '분위기' 등과 같은 테마를 자동 추출하는 기술입니다.
 

 

4. 게임 인기 공략글

 

 

 

 

 

게임은 고비가 있기 마련입니다.
클리어 직전에 맛 보는 게임 오버의 고통은 수능 답안지 밀려 쓴 기분과 비슷합니다.
그 순간 광명이 되는 것이 바로, 공략!
 
게임 인기 공략글은
지금 많이 찾는 캐릭터들을 순서대로 분류하고 (자동 토픽 구조화 기술)
특정 캐릭터 공략 중 좋은 출처의 좋은 문서를 상위 노출해주고 (C-RANK)
딥러닝을 통해 질의와 문서에 사용된 단어들의 의미를 분석해 (semantic;시멘틱)
사용자 검색 의도에 적합한 문서들을 선별해 제공하는 (tagging;태깅)
시맨틱 태깅 기술이 적용되어 있습니다.
 
오버워치 검색 결과를 예로 들면
자동 토픽 구조화 기술로 분류된 캐릭터 디바를 선택했을 때
가수 디바나, 여성 디바와 연관된 컨텐츠가 아닌 오버워치 디바만이 노출되야 하겠죠?
이런 개념이 시멘틱 태깅 기술의 기본입니다 :-)

 

5. 스타 타임라인

 

 

우리 오빠 오늘 스케쥴 체크! 이미지 타임라인 기술 적용

 

오늘 오빠들 방송, 활동, 스케쥴 타임라인을 한 눈에 보고 싶다면
어서 오라! 스타 타임라인 검색!
 
딥러닝 기법 중 나선형 신경망 네트워크 (Convolutional Neural Network)를 통해
셀럽들의 뉴스 기사 등 데이터베이스 내 이미지와 텍스트를 자동으로 추출하여
누가/언제/어디서 발생했던 일인지 탐지, 유사 이미지들을 묶어 시간 순으로 제공하는

기술이 적용되어 있습니다.

(자료인용:네이버 라이브검색공식블로그)