네이버가 인공지능(AI) 콘텐츠 추천 시스템 ‘에어스’에 딥러닝 기반 인공신경망 기술 RNN을 새로 접목하고 모바일 ‘뉴스’ 판에 시범 적용한다고 28일 밝혔다.

 

기존 에어스는 CF(협력 필터)기술을 중심으로 비슷한 관심사를 가진 사용자 그룹을 생성해 이들이 많이 읽은 뉴스를 랭킹화해 추천했다.

새롭게 추가된 RNN 기술은 사용자 개인의 뉴스 소비 패턴을 학습‧예측해 맥락에 따라 뉴스를 추천함으로써 이용자는 본인이 읽었던 뉴스와 관련 있는 더 깊이 있는 뉴스를 접할 수 있도록 한다는 설명이다.

특히 사용자가 관심 있는 이슈와 맥락이 같은 여러 개의 뉴스를 읽는다는 점에 주목, 뉴스에도 주제별로 콘텐츠를 소비하는 일련의 읽기 순서가 있다고 판단해 RNN 기술을 접목했다.

예를 들어, 이용자가 하나의 뉴스를 소비한 후 다음 뉴스를 읽는 데까지의 시간이 수 분 이내였다면 비슷한 관심사로 판단하고 새롭게 인입되는 뉴스도 동일한 맥락의 뉴스로 빠른 시간 안에 추천할 수 있다. 

네이버는 RNN 기술을 에어스에 적용하기 위해 뉴스와 같은 문서의 내용을 학습하고 이를 벡터(n차원의 의미 있는 수치)로 변화하는 ‘임베딩 기술(Doc2Vec)’을 활용했다. 벡터화된 각각의 뉴스들은 일련의 뉴스 시퀀스 데이터를 형성하고 RNN은 해당 데이터를 기반으로 확률을 계산해 이용자가 다음에 읽을 확률이 높은 뉴스를 추천한다.

네이버는 CF, RNN 기술 각각의 장점을 융합한 에어스를 모바일 뉴스판의 ‘에어스 추천 뉴스(베타)’ 영역에 적용해 뉴스 콘텐츠 다양성과 심도를 동시에 만족시키겠다는 전략이다.

최재호 네이버 에어스 리더는 “인공지능 추천 시스템에 딥러닝을 접목하고 네이버 뉴스라는 많은 이용자가 사용하는 실서비스에 적용한 사례는 에어스가 처음”이라며 “웹툰, 동영상 등 다른 서비스에서도 CF 기술과 RNN 기술이 상호보완하며 개인의 관심사에 따라 콘텐츠를 추천할 수 있도록 실험을 이어나갈 예정”이라고 밝혔다.

한편, 네이버는 컴퓨터‧인공지능 학회 ‘CIKM 2017’에 참여해 RNN 기술을 활용한 추천 시스템에 대한 논문 ‘Deep Neural Networks for News Recommendations’를 발표할 예정이다. CIKM 2017은 올해로 26회를 맞은 데이터베이스, 정보검색, 지식관리 분야 학회로 오는 11월 6일부터 10일까지 싱가포르에서 개최된다.