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네이버가 '정보 검색' 중심의 검색 서비스를 관심사 기반의 '정보 추천' 방식으로 확장하기 위한 연구 프로젝트를 구체화하며, 그 시작으로 베타 버전의 '태그 검색'을 선보인다고 26일 밝혔다.

'태그 검색'은 검색과 기존 SNS의 강점을 결합해 인적 네트워크에 대한 관리 없이도 관심사에 대한 정보를 얻을 수 있도록 했다.

'태그 검색'은 'i-Rank(Interest Rank)'라는 새로운 개념의 추천 알고리즘을 적용했으며, '좋아요' 등 검색 이용자들의 참여에 따라 연관 태그, 검색 결과 등을 개인에게 최적화시켜 제공한다.

'i-Rank(Interest Rank)' 알고리즘은 ▲사용자와 정보 간의 관심사 일치 정도 ▲좋아요, 댓글 등을 통한 관심사 그룹 내 정보 추천 정도 ▲정보의 최신성 등의 변수를 통해 맞춤형 관심사를 추천해주는 콘셉트로 설계됐다고 회사 측은 설명했다.

베타 버전의 '태그 검색'에서는 성별, 연령 등 기본적인 인구 통계학(Demographic)적인 분류에 기반해 검색 결과를 제공하는 방식으로 시작하며, 향후에는 개인 사용자별 최적화를 통해 관심사를 정교하게 추천할 계획이다.