장소 추천 서비스 기술 개발
차량 내비게이션을 위한 메타패스·방문이력·방문의도 기반 POI 추천 모델 연구 개발
기간: 2024.01 - 2024.12 · 소속: 현대자동차 내비게이션개발팀
배경
일정 대상 그룹으로 사용자를 지정하고 동일한 서비스를 제공하는 방식에서 벗어나, 개별 사용자의 선호도와 관심사를 파악해 맥락에 맞는 장소를 추천하고 경험을 제안하는 개인화 서비스로 전환하는 것을 목표로 했습니다. 개인화 서비스를 통해 필요한 정보를 제공하는 동시에 고객 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 서비스를 지속적으로 개선하는 선순환 구조를 만들고자 했습니다.
개발 내용
Metapath2Vec 기반 메타정보 반영 주변 POI 추천 모델
- 분위기, 메뉴, 방문목적 등 POI(Point of Interest)가 가진 장소 메타정보를 활용해 추천하는 모델을 개발했습니다.
- POI와 메타데이터 간의 관계를 bipartite graph로 구성하고, Metapath2Vec 알고리즘을 적용해 학습했습니다.
- 같은 메타정보를 공유하는 POI끼리 임베딩 거리가 가까워지도록 학습해, 유사한 성격의 주변 장소를 추천할 수 있도록 했습니다.
차량별 방문이력·방문의도 기반 Next POI 추천 모델 연구
- 차량과 POI 간의 상호작용을 interaction graph로 구성하고, graph reconstruction 학습을 통해 다음 방문 POI를 예측하는 모델을 연구했습니다.
- 차량별 방문이력 POI sequence를 Transformer Encoder 기반으로 인코딩해 방문의도를 모델링하는 연구를 진행했습니다. 차량 쪽 신호뿐 아니라 POI 쪽 신호도 함께 반영해, 방문의도를 양방향으로 고려하는 추천 모델로 확장했습니다.