AiRS 추천 뉴스에 시범 적용, 깊이 있는 뉴스 추천

네이버는 자체 개발한 인공지능 콘텐츠 추천 시스템인 ‘AiRS(에어스)’에 딥러닝 기반의 인공신경망 기술 RNN(Recurrent Neural Network)을 새로 접목하고, 모바일 ‘뉴스’ 판에 시범 적용한다고 28일 밝혔다.

이번에 새롭게 추가된 RNN기술은 사용자 개인의 뉴스 소비 ‘패턴’을 학습, 예측해 맥락에 따라 뉴스를 추천함으로써 이용자는 본인이 읽었던 뉴스와 관련 있는 뉴스들을 접할 수 있게 됐다. 네이버는 CF기술과 RNN기술 각각의 장점을 융합한 AiRS를 모바일 뉴스판의 ‘AiRS 추천 뉴스(베타)’ 영역에 적용하며, 다양성 뿐만 아니라 심도 있는 뉴스도 추천한다는 방침이다.

한편, 네이버는 오는 11월 6일 싱가포르에서 열리는 ‘CIKM 2017’에 참여해, RNN 기술을 활용한 추천 시스템에 대한 논문 ‘Deep Neural Networks for News Recommendations’을 발표할 예정이다. CIKM2017은 올해로 26회를 맞은 데이터베이스, 정보검색, 지식관리 분야의 권위 있는 학회다.

네이버 AiRS 최재호 리더는 “인공지능 추천 시스템에 딥러닝을 접목하고, 네이버 뉴스라는 많은 이용자가 사용하는 실서비스에 적용한 사례는 AiRS가 처음인 만큼, 학계 및 업계로부터 큰 주목을 받고있다”고 전했다. 이어 “뉴스를 시작으로 웹툰, 동영상 등 다른 서비스에서도 CF기술과 RNN기술이 상호보완하며 개인의 관심사에 따라 다양하고 깊이 있는 콘텐츠를 동시에 추천할 수 있도록 실험을 이어나갈 예정”이라고 덧붙였다.

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