지난 10월 공식블로그를 통해 안내해드렸던 모바일에서 이용자의 연관검색어 위치와 개수 조정 테스트가 시작됩니다. 모바일 환경에서 보다 편리한 검색 경험을 제공하기 위한 목적인데요. 이전 포스트 ( http://searchblog.naver.com/221121494742 ) 테스트 내용은 아래와 같습니다. | 연관검색어를 어떻게 테스트 하나요? - 1차 : 연관검색어 위치 하단으로 조정 ( 11/30 ~ 12/7 ) 현재 이용자가 네이버 모바일 검색창에 키워드를 입력하면, 화면 상단에서 연관검색어를 접할 수 있는데요 모바일에서 보다 원활한 콘텐츠 소비 플로우를 위해 추천검색어를 포함한 모든 검색어에 대한 연관검색어의 노출 위치를 화면 최하단으로 내리는 테스트를.......

추운 겨울 낯선 거리를 걷고 있다고 상상해 보세요. 배도 고프고, 맛있는 식당을 찾아 들어가고 싶지만 거리에 있는 가게들에 대한 아무런 정보도 없습니다. 휴대폰을 꺼내 가게 이름을 검색해 보는데 손은 시리고, 메뉴, 가격대, 리뷰까지 얼마나 많은 검색어를 입력해야 원하는 정보들을 얻을 수 있는지도 확실치 않죠. 이럴 때 누군가 이 가게를 한눈에 알아보고 모든 정보를 한큐에 알려줄 수 있다면 얼마나 좋을까요? 여러 단계에 걸친 정보 수집이 한 번에 끝나고, 망설임 없이 가게 문을 열면 될 것입니다. 실생활에서 겪는 이러한 불편을 해소하는 데에 도움이 되고자 네이버는 장소 정보를 이미지로 찾는 스코픽 기술 (플레이스 인식 스.......

국내외 증시가 연일 최고치를 갱신하면서 주식 거래에 관심을 갖는 분들이 늘어나고 있는데요. 특정 종목에 관심을 갖고 있는 투자자들에게 종목뉴스는 관련 기업 공시를 쉽게 이해하고, 업계 동향을 파악하는 데에 많은 도움을 줍니다. 그런데 지금까지 증권뉴스를 이용하시면서 연관 종목이 제대로 태깅되어 있지 않거나, 단순히 검색어만 매칭되고 실제로는 연관 없는 종목이 섞여 나오는 것을 발견하신 적도 있지 않으세요? 예를 들어 기업명 ‘대상’을 검색했는데 올해 서비스 만족도 ‘대상’을 수상한 기업의 뉴스가 함께 나오거나, ‘벅스 (NHN벅스)’라는 기업을 검색했는데 스타벅스와 관련된 뉴스가 섞여 나오는 경우가 종종 있었던.......

예고해드렸던 바와 같이, 지난 10월 개최된 개발자 행사 DEVIEW 2017에서 네이버의 검색 엔진을 개발하고 연구하는 분들의 발표가 여러 건 있었습니다. 일부 발표는 "네이버 검색이 놓쳤던 How to"나 "AI추천 시스템 에어스, 세 가지 추천 모델 함께 사용"이란 제목으로 기사화가 되기도 했습니다. DEVIEW 2017에 참석하지 못하셨지만 내용이 궁금하셨던 분들을 위해 네이버 검색 개발자들의 발표 자료와 동영상을 공유합니다. HBase 기반 검색 데이터 저장소 (박범신 님)네이버 검색에서 필요로하는 데이터를 원활히 제공하기 위해 개발된 검색데이터 저장소 시스템의 역사를 설명합니다. 발표 영상 발표 자료멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경.......

인터넷 환경은 하루가 다르게 빨리 변화합니다. 네이버는 인터넷 환경에서의 사용성 변화 흐름에 맞춰 서비스를 개편하고, 보다 효율적이고 체계적인 개편을 위해 사전에 다양한 테스트를 시도하는데요. 오는 11월 말 ‘웹문서’와 사이트’ 검색 영역에 대한 개편을 진행합니다. 네이버는 AI기술을 활용해 웹문서 검색을 고도화하는 ‘그리핀(Griffin) 프로젝트’의 일환으로, 이용자에게 신뢰할 수 있는 웹페이지를 더욱 정확하고 신속하게 찾아서 보여줄 수 있도록 각각 나눠져있던 ‘웹문서’와 ‘사이트’ 영역을 로 통합할 예정입니다. | 웹문서와 사이트 영역이 통합되면, 검색 결과는 어떻게 변화하나요? 먼저, ‘웹문서.......

보통 사람들이 쇼핑을 시작할 때, 정확히 어떤 브랜드의 상품을 원하는지 알고 시작하는 경우는 많이 없다고 합니다. 어딘가에서 본 이미지를 바탕으로 사고 싶은 아이템을 떠올려 탐색을 시작하게 되는 경우가 많죠. 잡지에서 본 코디, SNS 상의 이미지들을 보고 아이디어를 얻고, 비슷한 아이템을 검색해 보기도 합니다. 그런데 막상 잡지에서 마음에 드는 아이템을 발견했지만 가격이 부담되는 경우도 있고, 온라인에서 비슷한 아이템을 검색하려고 해도 그 ‘느낌적인 느낌’을 단어로 100% 구체화하기 어려운 경우도 있습니다. 이미지 자체로 상품을 검색할 수 있다면 어떨까요? 여러 유사한 룩(look)들을 보며 영감을 얻고, 현실적으로 내.......

네이버 검색의 박근찬 연구원이 2017년 CIKMConference on Information and Knowledge Management에서 딥러닝 기반의 신경망을 이용한 뉴스 기사 추천 기술을 발표했습니다. CIKM은 지식 및 정보 관리분야의 세계 최고 학술 대회 중 하나로 올해는 11월 6일-10일에 싱가폴에서 개최됐습니다. 박근찬, 이지수, 최재호 님이 공동 저술한 "Deep Neural Networks for News Recommendation" 논문에서 제안한 방법은 다른 콘텐츠와는 다른 뉴스 기사만의 특징에 초점을 두었습니다. 뉴스 기사는 영화나 음악 등과 달리 초 단위로 비슷한 내용들의 콘텐츠가 배포되는 상황에서 최신 내용을 추천하는 것 매우 중요합니다. 일반적인 콘텐츠 추천에서 사용.......

빠르게 온라인 쇼핑정보를 검색하고 싶으시다면, 사고 싶은 상품을 네이버에 보여주세요. 드디어 쇼핑렌즈가 출시됩니다.이번 주 말 네이버앱을 최신 버전으로 업데이트하시면 이미지로 쇼핑정보만 검색하는 쇼핑렌즈를 사용하실 수 있게 됩니다. 스마트렌즈에 적용된 Visual AI인 SCOPIC이 패션 상품과 공산품을 더 잘 인식할 수 있도록 학습시켰습니다. 이번 주에 선보일 쇼핑렌즈의 모습을 먼저 공개합니다. 쇼핑렌즈에 대해서는 이번 주 금요일 검색 블로그에서 쇼핑렌즈에 대해 자세히 알려드릴 예정입니다. 스마트렌즈에서도 쇼핑정보를 쉽게 확인할 수 있습니다.새로운 상품 인식 기술이 적용된 SCOPIC을 스마트렌즈에도 적용하여, 직접 보.......