네이버, 위치기반 AI 추천 '스마트어라운드' 내놓는다

“맛집 추천은 이용자가 허용할 수 있는 거리 내에서 최대한 다양한 음식을 추천해줘야 한다.”

30일 네이버 AI 콜로키움 2018에 발표자로 나선 네이버 에어스페이스팀의 김진호 개발자는 맛집 추천 시스템 개발시 갖춰야 할 덕목을 이같이 정의했다.

그는 “점심에 무엇을 먹을지가 저희 팀의 최대 과제”라고 분위기를 띄우며 에어스페이스팀이 개발한 위치기반 추천 시스템(Location Based Recommendation)에 대해 소개했다. 그중에서도 가장 수요가 많을 것으로 예상되고 이해하기 쉽도록 맛집 위주로 설명했다.

네이버는 위치기반 추천 시스템을 활용해 맛집, 문화 콘텐츠 등을 추천해주는 서비스인 '스마트어라운드'를 선보일 예정이다. 스마트어라운드는 내달 5일 서비스를 시작한다. PC 및 모바일 네이버 검색창에서 위치기반 아이콘을 클릭하면 찾을 수 있다.

김진호 개발자는 위치기반 맛집 추천 시 맛집과 사용자 특성에 대한 분석이 동시에 이뤄져야 한다고 강조했다.

사용자 주위에 있는 수많은 식당 중 원하는 맛집을 정확하게 찾아주기 위해선 다양한 변수를 고려해야 한다. 지역 특성과 거리, 음식의 다양성 총 세 가지 변수다. 김진호 개발자는 이들을 고려해야 사용자가 좋아할 만한 맛집을 추천할 수 있다고 설명했다.

그는 또 “같은 음식을 여러 번 먹은 사람은 분명 다양한 음식을 먹고 싶을 것이고, 너무 먼 거리는 찾지 않을 것이다”며 “또 식당에 들러 다음에 어떤 후식을 먹을 수 있는지 따지는 지역도 중요한 요소다”고 설명했다.

또한 “사용자가 맛집에 도착하기까지 대체제가 너무 많으면 해당 맛집을 찾아갈 확률이 적어진다”고 덧붙였다.

개인 맞춤으로 맛집을 추천하기 위해선 사용자 특성 분석도 수반된다. 사용자의 84% 가량을 지역, 시간, 연령, 성별, 테마에 맞춘 ‘통계적 모델’을 통해 사용자 특성을 알아낼 예정이다. 과거 클릭한 맛집, 맛집 리뷰 등 정보를 기반으로 한 ‘사용자 선호도’를 기준으로 사용자 특성을 분석할 수 있다.

그러나 현재까지는 사용자 선호도를 알 수 있는 데이터가 적은 수준이서 약 16%의 사용자에 대해서만 선호도 특성을 활용할 계획이라고 김진호 개발자는 설명했다.