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※ 그리핀(Griffin) 프로젝트 (그리핀 프로젝트 천거 포스팅 보기)AI 등 최신기능들을 선용해 웹서류 검출을 보다 고도화하는 극단, 이용인가 웹서류검출을 통해 공신력있는 첩보에 보다 신속하고 정확하게 접근할 수 있도록 하는 것을 강령로, 1) 수라 법제 2) 스팸 법제 3) 검출 랭킹을 개량하는 프로젝트웹서류와 사이트 영역이 도합되면, 검출 결실는 어떻게 기복낱요?미리, ‘웹서류’와 ‘사이트’ 탭이 도합되고, 도합된 탭의 명목은 ‘웹사이트’로 개변됩니다. 단, 영역 명목은 ‘웹사이트’로 개변되지만 이용인들의 문란을 방지하고자 얼마간 도합검출결실 내에서는 사이트와 웹서류를 한시적으로 분할해 감광하며, 웹사이트 탭 안에서는 기존의 웹서류와 사이트 검출결실를 선택해 볼 수 있는 옵션을 공급하는 등 이용인 피드백을 반영하며 점진적으로 개량될 포부입니다. 또, “업체명이나 조합명” 같이 검출어의 실체가 명약관화하다 경우 당해 사이트는 서브 책장, 하위 채널 등과 함께 갈수록 리치(Rich; 첨가첩보를 묶어 공급)한 UI를 통해 명답형 검출결실로 공급될 포부입니다. 예를 들어, ‘평창동계올림픽(https://www.
pyeongchang2018. com/ko)’과 같이 채널이 잘 연동되어 있거나, 이용인 선호도가 높은 사이트의 경우, 사이트와 SNS 책장 등이 명답형 게슈탈트로 도합 검출결실 상단에서 함께 공급될 수 있습니다. 사이트 및 관계 채널이 함께 감광되는 명답형 결실 예시 사실로 이용인들이 많이 검출하고, 매번 들여다보다 사이트들에 창해서는 리치한 검출결실를 줄 수 있도록 경영정략에 따라 효율적으로 관리해나갈 포부이며, 당해 규격이나 감광 대상물 또 순차적으로 개방할 포부입니다. 웹서류와 사이트 영역을 도합하는 뒷줄은 무어인가요?1) 웹책장의 트렌드 기복: 웹책장의 구조물가 다양화되고, 사이트 하위의 채널을 한탄 콘텐츠 순환이 증가했습니다.
옛날에는 사이트의 구조물가 대비적 정형화되어 있었습니다. 사이트가 ‘게이트(Gate)’ 책장로서, 안의 제 웹책장로의 수색으로 퍼져나가기 위한 허브(Hub) 몫을 했는데요. 목하는 옛날 대처 웹책장의 구조물가 상대적으로 다양하고 복잡해졌으며, 원(One)책장 게슈탈트로 책장를 구성하는 경우도 증가하였습니다. 또, URL을 보았을 때 사이트 게슈탈트를 갖는 링크가 기어이 ‘홈책장’라고 보기 어려워졌습니다.
즉, 홈책장와 서브 책장의 분할이 모호하여, 경영정략적으로 이를 분할하는 것에 대한 필요성이 낮아졌습니다. 뿐만 아니라, 개개 사이트보다는 사이트와 연계한 채널을 통해 콘텐츠가 활발히 순환되고 있는데요. 예를 들어, 전영나 성교를 보도할 때 옛날에는 별의 사이트를 제작했다면, 막은 네이버 블로그나 SNS 책장 등을 통해 콘텐츠를 알리는 경우가 많아졌습니다. 2) 모바일 분위기에 따른 이용성 기복: 검출어의 도형이 세분화, 다양화됨에 따라 원하는 명답형 첩보나 낱의 웹책장를 찾는 공산이 높아졌습니다.
본격적으로 모바일이 첩보확인을 위한 주요한 기교금리 분위기이 되면서 원하는 낱의 명답형 첩보를 제 때 얻기 가해 검출 서브를 이용할 공산이 높아졌습니다. 이에 따라 검출어의 게슈탈트도 세분화, 다양화되었는데요. 일례로, 옛날에는 ‘동’를 검출한 후 사이트로 진입해 첩보를 수색했다면, 목하는 이용인의 검출 의지가 보다 구체적으로 반영된 ‘거민등부사본 사절하다 법’ ‘서울대의원 주차하는 법’처럼 검출어의 게슈탈트가 길어지고 다양화된 ‘롱테일(Long-Tailed) 검출어’가 늘어났습니다. 그러므로, ‘동’라는 사이트보다는 ‘거민자치중심’ ‘곡목 및 강석’ ‘열린 민원실’ 등 사이트 안의 책장나, 관계 블로그, SNS를 통해 긴하다 첩보를 한 번에 확인하는 행태가 늘어났고, 사이트 영역과 웹서류 영역에서 여전하다 사이트가 불필요하게 겹 감광되는 보기가 발생함에 따라, 이용인가 원하는 웹책장로 막 이전하다 수 있도록 하는 것이 이용인 경력 만족도 모에서 중요하다고 감정되었습니다.
3) AI를 기틀으로 한 기능 발전: 수라 허깨비이 자동으로 사이트와 웹서류를 크롤링(Crawling, 수라)하는 기능과 딥러닝 기틀의 스팸 대등, 검출 랭킹 알고리즘도 고도화되었습니다. 네이버는 2015년부터 검출 등부을 한탄 검출 감광 법칙을 없애고, 허깨비을 통해 사이트 및 웹서류를 수라하는 보조와 법칙을 개량하며 보다 스마트한 웹검출을 위한 고구를 사회해왔습니다. 수라 기능 고도화로, 기존의 프로세스에 비해 갈수록 많은 사이트와 웹서류를 자동으로 수라해 공급하고, 사이트의 기복를 자동적으로 감지하였으며, 사이트 관리자가 제정한 첩보도 검출에 신속히 반영할 수 있게 되었습니다. 이번 웹사이트 도합은 이용인 피드백과 이용 도형을 분석하고, 세분화된 이용인의 검출 의지를 갈수록 잘납득하다 등 다양한 고구를 사회하여, 실시간 수라 뿐만 아니라, 스팸 대등, 검출 랭킹 알고리즘 국부에서도 개량이 이루어졌습니다.
▲실시간으로 공신력 있는 사이트와 사이트 안의 웹서류를 잘 가져오고 ▲딥러닝 기능을 기틀으로 새롭게 등장하는 복잡하고 다양한 스팸 서류들에 대등하며 ▲이용인들의 검출 의지까지 반영해 갈수록 명료하다 검출 결실를 공급할 수 있도록 ‘웹사이트’ 영역을 도합하는 개조을 사회하고 있습니다. 웹서류와 사이트 영역 도합에 선용된 기능은 어떻게 고도화되었나요?1) 실시간(Streaming; 스트리밍) 수라 법제으로, 많은 양의 웹책장들을 신속히 수라할 수 있습니다. 네이버는 수라 허깨비이 보도, 위키백과 등 신규 콘텐츠를 평상시 분석하며, 새롭게 등장하는 웹책장를 발견해 신속하게 수라할 수 있도록 수라 법제을 강화했는데요. 실시간(Streaming; 스트리밍) 서류 수라 법제을 통해 목하 시각에서 이용인들이 선호하는 웹사이트의 서류를 더 빨리 발견하고, 이용인 선호의 기복를 보다 빠르게 반영할 수 있게 되었습니다.
2) AI기틀 매칭 기능을 접목해, ‘공립한복판박물관 가는법’을 검출해도, ‘공립한복판박물관 오시는 길’에 대한 웹서류를 자동으로 매칭해 공급합니다. 개조된 랭킹 법제은 이용인들이 좋은 웹서류를 감정하는 값어치는 당연히, 이용인의 검출 의지를 ‘찰떡같이 알아듣고’ 극히 믿을만한 검출 결실를 공급합니다. 특히, AI기틀의 매칭기능을 접목하여 이용인의 검출 의지를 잘 감정해 믿을만한 첩보를 공급하는데요. 이용인가 입력한 검출어와 책장에서 이용된 낱말가 다르더라도 이용인가 당해 첩보를 수색하는 의지를 분석하여 매칭할 수 있습니다.
예를 들어, ‘공립한복판박물관 가는 법’을 검출했을 때 사이트 안의 ‘공립한복판박물관 오시는 길’이나 ‘약도’ ‘가로’ 등 각자 딴 낱말가 명시되어있는 웹서류라도 자동으로 매칭해 보여줄 수 있습니다. 3) 이용인가 매번 들여다보다 책장, 선호도 높은 서류나 메뉴 등을 자동으로 추출해 사이트와 함께 개요 첩보로 공급합니다. 네이버는 사이트에서 공급하는 사이트맵과, 이용인의 검출 선호도, 만족도 등을 기틀으로 사이트의 구조물를 감정 및 분석하는데요. 사이트를 분석한 후, 웹책장에서 이용인가 매번 찾는 서류나 메뉴 등을 자동으로 추출하고, 사이트와 함께 개요하여 검출결실를 통해 공급할 수 있습니다.
막까지 네이버가 웹서류와 사이트 영역을 도합하는 까닭가 무어인지, 어떻다 기능을 기틀으로 하여 법칙으로 개량되는지 등 전반적인 개조 뒷줄과 방면에 창해 말씀드렸는데요. 11월 30일 규격으로 사이트 영역을 완전히 도합하는 것은 아니며, 다양한 기도를 거쳐 점진적으로 개량될 포부입니다. 또, 기존 사이트 영역에서 감광이 되고 있는 사이트들에 창해서는 타 영역을 통해서도 잘 반영 및 감광될 수 있도록 고구를 사회하고 있습니다. 네이버 검출은 웹사이트 도합을 통해 기존에 인위적으로 나누어져 위치하다 첩보들을 한데 모아 보다 일목요연하게, 또 갈수록 공정하게 첩보를 감광할 수 있는 계제를 공급하기 가해 노력해나갈 포부입니다.
웹사이트 도합과 관계한 추가 내역은 앞으로 지속적인 포스팅을 통해 다룰 포부입니다. 김상범, 김종범 | 네이버 웹서류검출정지훈│커뮤니케이션집단.