네이버는 모바일 검색에서 ‘위치’와 ‘시간’에 따라 유용한 검색어를 자동으로 추천해주는 ‘주변 핫 검색’ 서비스를 선보인다고 9일 밝혔다.

네이버는 이번 ‘주변 핫 검색’ 서비스를 위해 모바일 검색 알고리즘에 ‘LTPS’라는 자체 개발 기술을 새롭게 추가했다. ‘LTPS(Localized-Temporal Personalization System)’란 이용자들이 모바일에서 입력하는 대규모의 검색어 등에 ‘위치’와 ‘시간’ 개념을 더한 네이버 만의 데이터 분석 기술로, 이를 통해 보다 입체적인 검색어 통계 활용이 가능하다.

‘주변 핫 검색’은 LTPS의 4가지의 요소를 기반으로 설계됐다.

우선, GPS의 단순한 물리적 위치 정보가 아닌 이용자가 입력한 위치기반 검색어를 토대로 5만여 개의 의미적인 지역(Semantic Area)을 재정의했다. 의미적인 지역은 사용자의 검색 데이터에 따라 클러스터링 알고리즘에 기반해 자동으로 주기적으로 분류 및 업데이트된다.

또 이용자들이 특정 지역에서 검색한 데이터와 연관검색어 등 다수의 검색어 추천 서비스로부터 장소적 특성(Character of place)이 잘 드러나는 키워드를 최대 100만개 가량 추출해 검색어 추천 시 활용하게 된다.

동일한 장소에서 검색하더라도 요일 또는 시간대에 따라 이용자의 모바일 검색 패턴이 다른 상황이기 때문에, 대규모 데이터를 시계열로 분석함으로써 특정 시점에 최적화된 추천 결과를 내놓게 된다. 

이렇게 특정 위치 및 시간에 최적화된 추천 검색어들은 카테고리별로 분류되며, 이를 카테고리별, 키워드별로 순위화하는 랭킹 모델이 적용됐다. ‘주변 핫 검색’을 통해 베스트, TV방송, 음악, 스포츠, 영화, 생활/경제, 교육/학교, 여행/공연, 게임/만화, 기업/기관, 건강/병원, 음식점/요리, 교통 등 13개 카테고리로 제공된다.

이로써 이용자들은 특정 위치와 시간대에 따라 모바일 검색창에 입력할 가능성이 높은 키워드를 자동으로 추천 받을 수 있다. 특히 처음 방문한 장소에서 모바일 검색창에 어떤 키워드를 입력할 지 모를 경우에도 매우 유용하게 사용할 수 있을 것으로 보인다.

네이버 검색연구실장 김광현 박사는 “특정한 위치와 시간이라는 변수에 따라 구별된 불특정 다수의 사용자 통계를 기반으로 한 ‘LTPS’를 자체 개발해 모바일 검색 알고리즘에 적용했다”며, “이용자들이 모바일 기기에서 보다 편리한 방식으로 네이버 검색을 활용할 수 있도록 끊임 없이 연구개발을 추진해 나갈 것”이라고 밝혔다.