네이버의 AI기반 지역검색 프로젝트인 ‘ConA(코나; Context recognition Ai)’가 모바일에서 연령대에 따른 맞춤형 맛집 추천을 시작했다.  

 

ConA 프로젝트는 2015년부터 네이버가 AI기반 기술을 바탕으로 여행지, 맛집, 쇼핑몰 등 지역정보 빅데이터를 지속적으로 학습하며, 이용자의 검색 의도에 적합한 최적의 여행 가이드 및 장소를 추천하는 프로젝트다. 

 

기존의 ConA 프로젝트가 장소에 대한 사용자의 리뷰와 같은 빅데이터를 기반으로 1) LSTM, CNN 등 딥러닝을 활용해 해당 명소에 대한 인기 키워드, 가볼만한 곳 등을 추출해 제공(POI Understanding)한다면 2) 연령별 맛집 검색부터는 사용자의 컨텍스트에 따라 다른 맛집을 추천(Contextual Recommendation)할 수 있도록 기술을 고도화했다.

 

연령별 맛집 검색은 로그인 기반의 사용자를 대상으로, 연령별로 선호하는 지역별 맛집을 랭킹화해 제공한다. 예를 들어, 네이버 모바일 검색창에 ‘한남동 맛집’ ‘논현동 맛집’ ‘분당 카페’처럼 ‘지역명+맛집’ ‘지역명+카페’ 형태의 키워드를 입력하면, 사용자가 속한 각 연령대 그룹이 선호하고 자주 방문하는 음식점, 카페 관련 검색 결과를 만나볼 수 있다.





이를 위해 네이버는 업체나 음식 종류 등에 대한 사용자의 ▲검색 횟수 ▲리뷰가 담긴 블로그, 포스트 등 UGC 문서 ▲방문 요일 및 시간대 ▲예약 현황 등 빅데이터를 기계 학습하여, 연령에 따라 적합한 장소를 자동으로 추출해 제공하는 기술을 활용했다.
 
ConA 프로젝트는 연령을 시작으로, 시간과 위치 등 더욱 다양한 컨텍스트에 따른 명소 검색도 제공해나갈 예정이다. 일례로, 오전에는 브런치, 오후에는 카페 및 디저트, 저녁에는 펍 및 다이닝 업체와 같이 시간대별로 사용자의 선호 정보가 반영되며, 사용자가 자주 방문하는 지역에서는 새로 생긴 식당이, 나들이나 여행을 목적으로 간 지역에서는 인기 식당이 추천되는 방식이다.

뿐만 아니라, ConA 프로젝트는 이용자 동의를 받은 범위 안에서 이용자 개인의 취향과 관심사에 더욱 집중한 개인화된 위치기반 주변정보 추천 서비스(Individual Recommendation)도 준비하고 있다.
 
네이버 지역검색 최지훈 리더는 “사용자 컨텍스트에 따른 맛집 검색을 통해, 더욱 편리하게 검색 결과를 만나볼 수 있을 뿐만 아니라, 보다 많은 음식점, 카페 등 스몰 비즈니스들이 사용자와 만날 수 있는 접점이 늘어날 것으로 기대한다”며, “향후 네이버는 주변 지역에 대한 정보 탐색 과정은 간결화하고, 이용자들이 알고 싶은 정보를 더욱 정확하게 제공할 수 있는 방향으로 빅데이터 및 AI를 기반한 연구를 지속해나갈 것”이라고 밝혔다.