핀터레스트, 핀 추천에 머신러닝모델 활용

핀터레스트가 개인화 서비스를 위해 개발한 머신러닝 모델을 공개했다.

20일(현지시간) 미국 지디넷에 따르면, 핀터레스트는 사용자에게 가장 개인화된 내용을 노출하기 위해 내부에서 개발한 머신러닝 모델 ‘핀어빌리티(PInnability)’를 소개했다.

핀터레스트는 300억건 이상의 핀을 운영하고 있다. 각 핀들은 텍스트, 시각 정보 등을 담고 있다. 핀어빌리티는 사용자의 활동데이터를 학습해 가장 개인화된 내용을 골라 홈 피드에 노출한다.

핀터레스트는 블로그를 통해 핀어빌리티에서 데이터를 학습시키고, 최종적으로 사용자에게 반영하는 방식을 설명했다.

핀터레스트 측은 “우리의 독특한 데이터세트는 사람에 의해 선정된 풍부한 콘텐츠를 담고 있어서, 핀어빌리티 예측의 정확도에 유익한 피처를 제공한다”고 설명했다.

핀어빌리티는 현재 유아기 단계다. 그러나 이미 핀터레스트 이용자의 참여를 더 북돋는데 상당한 역할을 하고 있다고 회사측은 강조했다. 추천된 핀이 홈피드에서 다시 핀으로 선정되는 비율이 20% 상승했다는 설명이다.

핀터레스트는 핀어빌리티의 머신러닝 모델을 다른 프로젝트에도 도입할 계획이라고 밝혔다.