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NAVER Search & Tech

네이버 검색의 공식 블로그입니다. 서비스의 새로운 소식과 정책에 대한 정보를 안내합니다.
블로그"NAVER Search & Tech"에 대한 검색결과1203건
  • [비공개] 인물명이 포함된 연관검색어 노출 중단 범위를 확대합니다.

    지난 2020년 2월, 네이버는 인물명 연관검색어의 서비스 중단을 발표하였습니다. (관련 포스팅>) 그 이후 1년 반 동안 개인의 인격권을 존중하고 사생활 피해를 최소화하기 위한 노력을 지속해왔습니다. 인물명을 입력할 때 연관검색어를 노출하지 않는 것에 추가하여, 인물명에 특정 직업명, 명예훼손 및 사생활 침해성 키워드가 포함되는 경우에도 노출 중단을 확대하였습니다. (관련 포스팅>) 그 간의 활동들이 개인에 대한 명예훼손이나 사생활 침해를 줄이는데 도움이 되었다고 보여, 인물명이 포함된 연관검색어 노출 중단 범위를 추가로 확대할 예정입니다. (8월 중 적용 예정) '사용자가 입력한 검색어'와 '생성된.......
    NAVER Search & Tech|2021-08-03 10:26 am|추천

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  • [비공개] 초 거대 AI 언어 모델 HyperCLOVA를 활용한 쇼핑 리뷰 요약

    안녕하세요? 네이버 NLP팀입니다. 지난 번, 네이버에서 자체 개발한 “한국어 초거대 AI 모델”의 국내 최초 상용화 소식을 전해 드렸는데요. (참조 : https://blog.naver.com/naver_search/222337498724) 이번에는, 한국어 초거대 AI 모델 HyperCLOVA를 활용한 Ai 리뷰 요약을 소개해 드리겠습니다. 네이버 쇼핑에는 하루에도 수백만 건씩, 구매자분들이 남겨주신 소중한 리뷰가 있습니다. 이 사용자 리뷰는 판매자가 제공하는 정보와 함께, 각 상품의 주요 특성을 사용자 관점에서 살펴볼 수 있는 매우 유용한 정보입니다. 그러나 때로는 이 리뷰가 너무 많아서 모두 읽기 힘들거나, 구매 결정에 도움이 되는 중요한 리뷰만 살펴보고 싶은 경우.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-30 01:00 pm|추천

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  • [비공개] 새로운 예금/적금/CMA 정보를 지식베이스로 만나보세요.

    안녕하세요. 네이버 지식베이스 입니다. 특판 예/적금 상품부터 내가 선택한 우대조건으로 실제 받을 수 있는 금리까지 네이버 검색에서 확인하실 수 있도록 개선 제공됩니다. 신협, 새마을금고에서 가입 가능한 상품들도 곧 추가될 예정입니다. 앞으로도 많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다.
    NAVER Search & Tech|2021-07-28 12:00 pm|추천

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  • [비공개] 뉴스검색 ‘관련도순’ 배열 결과에 대해 설명드립니다. – Q&A

    1편에서는 뉴스 검색 ‘관련도순’ 모델 전반에 대해 상세히 기술하였는데요. 이 글에서는 그 동안 ‘관련도순’ 배열 결과에 대해 가장 많이 접수된 문의 내용을 Q&A로 재구성하여 좀 더 이해하기 쉽게 설명드리도록 하겠습니다. Q1. 특정 키워드로 검색 시, 최근 작성된 관련 기사가 있어도 작성된 지 오래된 기사가 상단에 지속적으로 노출되는 이유는 무엇입니까? 관련도순 정렬은 질의의 이슈를 파악하는데 중요한 내용을 중심으로 검색 결과가 구성되는 정렬 방식으로써 작성 시간은 검색을 구성하는 데 부분적인 요소로 작용됩니다. 좀 더 최신의 정보를 원하는 사용자에게는 최신순 정렬 기능을 제공하고 있습니다. Q2. 클러스터 첫.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-28 10:15 am|추천

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  • [비공개] 뉴스검색 ‘관련도순’ 배열 결과에 대해 설명드립니다.

    네이버 뉴스 검색에서 제공하는 기사 정렬 방식은 관련도순, 최신순, 오래된순이 있습니다. 기준이 명확한 최신순과 오래된순에 비해 관련도순의 경우 ‘관련도’라는 다소 추상적인 표현으로 인해 정렬 기준에 대한 이용자 문의가 꾸준히 들어오고 있습니다. 이에 대한 궁금증을 해소해 드리는 취지에서 ‘관련도순’ 모델에 대해 상세히 설명드리고자 합니다. 뉴스 검색에서 제공하는 ‘관련도순 정렬’은 일반적인 정보검색 이론에서 사용되는 relevance(일반적으로 ‘관련도’ 혹은 ‘적합도’로 번역) 순으로 검색 결과를 정렬하는 것을 의미합니다.[1] 이 때 relevance는 문서가 사용자의 질의 의도에 얼마나 적합한가를 의미합니다. 이 글.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-28 10:00 am|추천

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  • [비공개] 네이버 영화 지식베이스에 새로운 ‘예매서비스’가 오픈되었습니다.

    안녕하세요. 네이버 영화 지식베이스의 새로운 '예매 서비스'를 소개 합니다. '영화예매'를 검색해 보세요! 박스오피스 영화부터 독립예술영화까지 한 눈에 보고 예매할 수 있습니다. 원하는 극장을 더 빠르게! 극장 필터 기능으로 원하는 극장을 좀 더 빠르게 찾아보고 예매할 수 있습니다! 자주찾는 극장은 MY극장으로! 자주 찾는 극장을 설정해 두면 어떤 영화를 선택하든지 MY극장의 상영 정보를 맨 먼저 확인할 수 있습니다. 그럼, 많은 이용 부탁드리며 앞으로도 더 유용한 서비스 제공을 위해 노력하겠습니다. 감사합니다.
    NAVER Search & Tech|2021-07-23 07:04 pm|추천

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  • [비공개] Video Graph를 적용하여 동영상 검색을 개편합니다.

    2021년 8월 5일에 적용되는 동영상 검색 개편 내용을 미리 알려 드립니다. 동영상 검색에서 사용자는 검색어에 따라 서로 다른 검색 의도를 가지고 있습니다. "방탄소년단" 검색어는 방탄소년단의 "공식" 뮤직비디오를 의도하고 "손흥민" 검색어는 손흥민 선수의 "최신" 경기 동영상을 의도하는 경우가 많습니다. 동일한 검색어라 하더라도 검색이 수행되는 시점에 따라 다른 의도를 갖기도 합니다. 예전에는 "펜트하우스" 검색어가 부동산 소개 동영상을 찾는 목적이었다면 최근에는 드라마 클립을 찾는 것으로 해석해야 합니다. 검색어에 대한 다양한 정보들을 연결하면 검색어와 비디오 사.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-23 03:00 pm|추천

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  • [비공개] 실생활에 유용한 새로운 계산기 4종을 새롭게 선보입니다.

    안녕하세요. 네이버 검색서비스입니다. 네이버 검색서비스에서 실생활에 도움이 되는 계산기 4종을 새롭게 선보입니다. 1. 계산기 ‘계산기’는 모바일에 공학계산 기능을 새롭게 추가하고, 실제 계산기와 같은 사용성을 제공합니다. 2. 자동차 할부 계산기 ‘자동차 할부 계산기’는 자동차 구매 시 할부 기간 및 이자율에 따른 월별 상환금액이 얼마인지 계산하실 수 있습니다. 3. 전월세 전환 계산기 ‘전월세 전환 계산기’는 임대/임차 시 보증금과 월세가 얼마인지 계산하실 수 있습니다. 4. 반려동물 예방 접종일 계산기 '반려동물 예방 접종일 계산기’는 강아지나 고양이의 생년월일 입력 시 예방 접종 기간과 접종 내용을 제공합.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-22 09:45 am|추천

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  • [비공개] 네이버 뉴스 추천 알고리즘에 대해 (QnA)

    AiRS 알고리즘 관련해 사용자의 문의가 많았던 내용 위주로 다음과 같은 QnA를 선정했습니다. 해당 내용은 사용자 이해를 돕기 위해 간략하게 축약한 것으로, 보다 정확한 설명은 앞서 게시한 ‘AiRS 뉴스추천 알고리즘 PART 1~3’에서 모두 확인할 수 있습니다. 감사합니다. - Part 1 : https://blog.naver.com/naver_search/222439351406 - Part 2 : https://blog.naver.com/naver_search/222439504418 - Part 3 : https://blog.naver.com/naver_search/222439512532 QnA 1. 네이버 뉴스에서 AiRS 추천이 이뤄지는 영역이 어디인지 궁금합니다. AiRS 알고리즘은 로그인한 사용자의 기사소비 이력을 활용합니다. 따라서 '개인화 추천'.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-21 12:45 pm|추천

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  • [비공개] 네이버 뉴스 추천 알고리즘에 대해 (Part3)

    ‘네이버 뉴스 추천 알고리즘에 대해 (Part1)’에서는 네이버 뉴스 추천 서비스를 위한 4가지 설계 고려사항 (Design Consideration, DC)들에 대해서 살펴보았습니다. 그리고, ‘Part2’ 에서는 이러한 DCs를 고려한 뉴스 추천 후보 기사 생성을 위한 CF모델, QE모델, SI모델에 대해서 소개하고, 이후 랭킹 피쳐들을 결합하여 후보 기사들을 최종적으로 랭킹하는 방법에 대해서 알아보았습니다. • (DC1) 실시간으로 사용자의 선호도 예측 • (DC2) 자동화 방식의 뉴스 품질 측정 • (DC3) 시의 적절한 주요 이슈 감지 • (DC4) 확장성 있는 시스템 구조 이번편에서는 네이버 뉴스의 실제 데이터 셋을 기반으로, 오프라인과 온라인 테스트를 통해.......
    NAVER Search & Tech|2021-07-21 12:40 pm|추천

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