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AIVORY는 검색 엔진과 인공지능 추천(Recommendation) 기능이 함께 탑재된 제품으로 고객 서비스의 데이터를 보다 효율적으로 탐색하거나 사용자(End-User)에게 추천하는 SW솔루션입니다. 빅데이터가 없더라도 내부 사용자의 콘텐츠 소비 패턴만으로 학습하고 추천을 하는 인공지능 AIVORY는 규모와 상관없이 중소규모 쇼핑몰부터 대규모 정보 시스템까지 디지털 콘텐츠를 다루는 곳이라면 어디서나 사용할 수 있습니다!
보편적인 콘텐츠 운영 서비스는 사람이 콘텐츠들을 사람이 정한 기준에 맞춰 하나하나 카테고리를 분류하고 있습니다. 그리고 콜드스타트(Cold Start)를 방지하는 차원이라는 명목 하에 사용자들에게 회원정보나 선호 정보를 요구하기도 합니다. 그럼에도 불구하고 애매한 카테고리를 보이는 콘텐츠는 추천되지 않거나 어색한 곳에서 사용자들에게 노출 되기도 하며 전체 서비스의 품질 저하를 가져오고 있습니다.
우리는 이러한 불편을 해소하고 보다 객관적이고 유익한 콘텐츠를 추천하고 제공하기 위해 큐레이션(Curation)이 가능한 기술을 개발하기로 하고 약 2년에 걸쳐 특허 3건을 등록하고 정확하고 빠른 검색 엔진에 인공지능 추천 기능을 탑재한 제품🚀을 만들게 됩니다.
▲ AIVORY 시스템 흐름도
AIVORY는 콜드스타트 현상을 최소화할 수 있는 지점으로 사용자와의 첫번째 상호작용이 발생하는 콘텐츠 검색과 조회에 집중하였으며 네트워크 이론에 따라 기존의 사람과 사람을 연결하거나 콘텐츠와 콘텐츠를 연결하던 것을 조합하여 사람(멘티)-콘텐츠-주제-사람(멘토)-콘텐츠의 형태로 연결되는 추천 엔진을 개발했습니다. 이는 결과적으로 가장 뛰어난 사람의 경험을 모방하고 추천하는 것으로 마치 멘토가 멘티에게 멘토링을 해주는 것과 같은 컨셉을 갖게 됩니다. 조금 더 자세하게는 아래와 같은 흐름을 갖게 됩니다.
이 알고리즘은 최종적으로 3건의 등록 특허가 집약된 기술로, Content Navigator(CN)라고 명명하였으며 현재 협업 필터링과 동일한 평가 방식으로 성능 비교를 했을 때 대등한 수준의 추천 정확도에도 불구하고 성능이 낮은 환경에서도 실시간으로 최신의 트렌드가 반영된다는 장점을 보이고 있습니다. 이는 AIVORY는 고객에게 초기 학습에 필요한 누적된 데이터를 요구하지도 않으며 트렌드를 반영하기 위한 새로운 데이터의 업데이트 시에도 전체 Feature를 고려하면서도 전체 데이터를 스캔하거나 재학습하지 않아도 되어 운영 서비스에 부하를 주지 않게끔 설계되어 있습니다.
Performance of Recommender Systems: Based on Content Navigator and Collaborative Filtering
Performance of Recommender Systems: Based on Content Navigator and Collaborative Filtering