한대희 ( http://slowcampus.com , manager@slowcampus.com ) 사용자가 뉴스 기사는 읽는 행동을 분석하여 어떤 키워드를 좋아하는지 분석하고, 이에 따라 적절한 뉴스 기사를 추천해주는 추천 서버 및 앱 구현 개발. 소마(swmaestro 5기, 2014년) 뉴스 추천 앱(서비스) 프로젝트 팀 발표

1. 콘텐트(아티클) 추천
 사용자 선호도를 분석하여 사용자에게 적합한 점수 순으로 콘텐트를 추천함
매치
&
추천
사용자
분석
콘텐트
분석
사용자
로그 수집
콘텐트
메타정보
신문사
사이트
콘텐트
추천

2. 콘텐트 분석
• 18개 사이트, 매일 1.5만개 뉴스 수집 및 분석
아티클
본문
추출
키워
드
추출
아티클
HTML
DB
중복
아티
클
제거

3. 사용자 선호도 계산
• entities_preference_accumlated_old * 0.9 +
entities_preference_today * 0.5
• 0.9 == decay factor
읽기 로그
Like 로그
매체 선호도
키워드 선호도

4. 사용자 – 콘텐트 match
• score_entities_in_article X entity_preference_of_user
사용자 키워드
선호도
각 아티클의
키워드 벡터

5. Technology
• 기사 수집
• 기사에서 본문 추출, 엔티티 추출
• 중복 기사 제거
• 사용자의 엔티티 선호도 계산, 업데이트
• 사용자 행동 로그 분석 – 기사의 여러 페
이지 중 몇 개 읽음

6. 서비스 시스템 아키텍처 개념도
API
서버
기사요청
추천기사목록
사용자 로그
추천목록
Memory
DB
주천결과조회 분석 & 추천
시스템
추천결과 저
장
로그
Aggregator
Image
서버
로그
서버
이미지 파일
로그
서버
API
서버
Image
서버
로그로그저장
분석

7. 추천 시스템 아키텍처 개념도
뉴스
크롤러
신문사1
분석기DB
Memory
DB
API
서버
신문사
N
추천엔진
Memory
DB
추천시스템

8. 당신을 위해 준비합니다.

9. 우리는 바쁜, 바빠야만 하는,
그러나

10. 어느 날, 우리의 핸드폰 속을 들여다보니
들로 가득했습니다.

11. 그리고 팀원들 모두
공통적으로 설치돼 있던

14. 모두를 충족시켜 줄
오직 당신만을 위한

18. { }

31. • 동영상