[재경일보 민보경 기자] 네이버㈜ (대표이사 사장 김상헌)는 모바일 검색에서 ‘위치’와 ‘시간’에 따라 유용한 검색어를 자동으로 추천해주는 ‘주변 핫검색’ 서비스를 선보인다고 9일 밝혔다.

네이버는 이번 ‘주변 핫검색’ 서비스를 위해 모바일 검색 알고리즘에 *‘LTPS’라는 자체 개발 기술을 새롭게 추가했다.

이로써 이용자들은 특정 위치와 시간대에 따라 모바일 검색창에 입력할 가능성이 높은 키워드를 자동으로 추천 받을 수 있다. 특히 처음 방문한 장소에서 모바일 검색창에 어떤 키워드를 입력할 지 모를 경우에도 매우 유용하게 사용할 수 있을 것으로 보인다.

*‘LTPS(Localized-Temporal Personalization System)’란 이용자들이 모바일에서 입력하는 대규모의 검색어 등에 ‘위치’와 ‘시간’ 개념을 더한 네이버 만의 데이터 분석 기술로, 이를 통해 보다 입체적인 검색어 통계 활용이 가능하다.

‘주변 핫검색’은 ‘LTPS’의 ▲ 의미적 지역(Semantic Area) 클러스터링 ▲ 장소적 특성(Character of place) 키워드군 통계 ▲ 키워드의 시간대별 분포 분석 ▲ 추출된 검색어의 카테고리별, 키워드별 랭킹 요소 등을 활용해 구현된 서비스다. (하단 참고사항 참조)

네이버 검색연구실장 김광현 박사는 “특정한 위치와 시간이라는 변수에 따라 구별된 불특정 다수의 사용자 통계를 기반으로 한 ‘LTPS’를 자체 개발해 모바일 검색 알고리즘에 적용했다”며, “이용자들이 모바일 기기에서 보다 편리한 방식으로 네이버 검색을 활용할 수 있도록 끊임 없이 연구개발을 추진해 나갈 것”이라고 밝혔다.

[참고사항]

‘주변 핫 검색’은 아래의 4가지의 요소를 기반으로 설계됐다.

▲ 의미적 지역 클러스터링 = LTPS는 GPS의 단순한 물리적 위치 정보가 아닌 이용자가 입력한 위치기반 검색어를 토대로 5만여 개의 의미적인 지역(Semantic Area)을 재정의했다. 의미적인 지역은 사용자의 검색 데이터에 따라 클러스터링 알고리즘에 기반해 자동으로 주기적으로 분류 및 업데이트된다.

▲ 장소적 특성 키워드군 통계 = 이용자들이 특정 지역에서 검색한 데이터와 연관검색어 등 다수의 검색어 추천 서비스로부터 장소적 특성(Character of place)이 잘 드러나는 키워드를 최대 100만개 가량 추출해 검색어 추천 시 활용하게 된다.

▲ 키워드의 시간대별 분포 분석 = 동일한 장소에서 검색하더라도 요일 또는 시간대에 따라 이용자의 모바일 검색 패턴이 다른 상황이며, 대규모 데이터를 시계열로 분석함으로써 특정 시점에 최적화된 추천 결과를 내놓게 된다.

▲ 추출된 검색어의 카테고리별, 키워드별 랭킹 = 특정 위치 및 시간에 최적화된 추천 검색어들은 카테고리별로 분류되며, 이를 카테고리별, 키워드별로 순위화하는 랭킹 모델이 적용됐다. ‘주변 핫 검색’을 통해 베스트, TV방송, 음악, 스포츠, 영화, 생활/경제, 교육/학교, 여행/공연, 게임/만화, 기업/기관, 건강/병원, 음식점/요리, 교통 등 13개 카테고리로 제공된다.