네이버, 모바일 뉴스판에 딥러닝 기술 적용

글로벌 학회 CIKM2017서 발표 예정

네이버가 모바일 뉴스판에 딥러닝 기술 중 하나인 RNN을 적용해 보다 사용자 취향에 맞는 뉴스를 추천해주는 서비스를 제공한다.

네이버는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 콘텐츠 추천 시스템인 '에어스(AiRS)'에 RNN을 접목해 모바일 뉴스판에 시범적용한다고 28일 밝혔다.

에어스는 협력필터(CF) 기술을 중심으로 비슷한 관심사를 가진 사용자 그룹을 시시각각 생성해 이들이 많이 읽은 뉴스를 랭킹화해 추천했다. 이에 따라 다양한 뉴스를 추천해줬었다.

네이버가 딥러닝 기술 중 하나인 RNN을 모바일뉴스판에 적용해 추천 기능을 정교하게 만든다.

CF는 이용자와 비슷한 관심사를 가진 실시간 사용자 네트워크를 구축, 해당 구성원들이 많이 소비한 콘텐츠일수록 다른 구성원들에게 더 많이 노출되도록 했다.

그러나 이 기술은 과거 사용자들이 클릭한 콘텐츠를 기반으로 추천이 이뤄지기 때문에 최신 뉴스를 바로 추천하기 어렵고, 한 가지 이슈에 대한 깊이 있는 뉴스를 추천하는 일에도 한계가 있었다.

새로 추가된 RNN은 사용자 개인의 뉴스 소비 패턴을 학습, 예측해 맥락에 따라 뉴스를 추천한다. 이를 통해 사용자가 읽었던 뉴스와 관련된 더욱 깊이 있는 뉴스를 접할 수 있게 된다는 설명이다.

네이버 에어스팀은 뉴스의 주요한 소비 패턴 중 사용자가 관심있는 이슈와 맥락이 같은 여러 개의 뉴스를 읽는다는 점에 주목했다. 뉴스에도 주제별로 콘텐츠를 소비하는 일련의 읽기 순서(Sequence)가 있다고 판단해 여기에 RNN 기술을 접목했다.

예를 들어 사용자가 하나의 뉴스를 소비한 후 다음 뉴스를 읽는 데까지의 시간이 수 분(mins) 이내였다면 비슷한 관심사로 판단하고, 새로운 뉴스에도 동일한 맥락의 뉴스로 빠른 시간 안에 추천할 수 있다.

보다 기술적으로 네이버는 에어스에 RNN을 적용하기 위해 뉴스와 같은 문서 내용을 학습하고 이를 다차원의 가상공간에 벡터로 변화시키는 임베딩 기술(Doc2Vec)을 활용했다.

벡터화된 각각 뉴스들은 일련의 뉴스 시퀀스 데이터를 형성하고 RNN은 해당 데이터를 기반으로 확률을 계산해 사용자가 다음에 읽을만한 확률이 높은 뉴스를 추천한다.

시퀀스 데이터는 네이버 뉴스, 동영상, 블로그/카페/지식iN/포스트, 쇼핑 등 다양한 서비스에서 사용자가 어떤 순서로 콘텐츠를 소비했는지, 정보 탐색 순서를 나타내는 데이터다.

네이버는 세계적인 권위를 가진 컴퓨터-AI 학회인 CIKM2017에서 이 같은 내용을 다룬 논문 '뉴스 추천을 위한 심층 인공신경망(Deep Neural Networks for News Recommendations)'을 발표할 예정이다.

올해 26회를 맞은 CIKM2017은 데이터베이스, 정보검색, 지식관리 분야에서 권위 있는 학회로, 11월 6일부터 10일까지 싱가포르에서 개최된다.

네이버 에어스팀 최재호 리더는 "AI 추천 시스템에 딥러닝을 접목하고, 네이버 뉴스라는 많은 이용자가 사용하는 실서비스에 적용한 사례는 에어스가 처음인 만큼 학계 및 업계로부터 큰 주목을 받고있다"며 "뉴스를 시작으로 웹툰, 동영상 등 다른 서비스에도 CF기술과 RNN기술이 상호보완하며 개인의 관심사에 따라 다양하고 깊이 있는 콘텐츠를 동시에 추천할 수 있도록 실험을 이어나갈 예정"이라고 밝혔다.