며칠 전에 구글의 의미 검색 관련 기사를 보고 정리하고 있었는데, 오늘 구글의 지식 그래프(Knowledge Graph) 런칭 소식.

지식 그래프(Knowledge Graph)는 구글에서 이야기 해 온 Semantic Search나 Universal Search 기본적으로 같은 개념을 바탕으로 한다. 

우선, 여러 의미를 가진 검색어에 대해 명확한 것을 찾을 수 있게 해 주는 것. 

예. "Andromeda"라고 검색했을 때, 별자리인지, TV 시리즈인지, 것도 아니면 음악 밴드인지 쉽게 찾을 수 있게 해주는 것. 

또 하나는 검색어에 대한 결과를 링크로만 제공하는 대신 관련 정보들을 잘 정리해서 보여 주고 연결 고리를 제공해 주는 것.

예. "Marie Curie"를 검색했을 때, 관련 링크와 더불어 퀴리 부인과 관련된 다양한 정보들의 링크를 정리해서 보여주는 것.

Knowledge Graph는 웹페이지간의 링크에서 개체(entity, 사람, 사물 등)들 간의 링크 개념으로 발전한 것으로 이해하면 될 것 같다.

검색은 점점 사람들에게 정보를 "얼마나 잘 떠먹여 줄 것이냐"의 경쟁으로 가고 있고,
(사람들이 얼마나 직관적이고 편하게 사용할 수 있느냐는 비단 검색만은 아니겠지만)

구글 의미 검색에 관해서도 이야기 했지만, 사실 네이버나 다음과 같은 국내 통합 검색에서는 일부 이미 구글에서 말하는 형태로 보여주고 있다고 볼 수 있다. 예) "이효리", "이효리 나이는?". 

그러나 결국은 데이터 구축이 관건이고, 이것을 어떻게 기술적으로 잘 풀어서 커버리지를 늘려갈 것이냐가 핵심.

요새 말 많은 빅데이터도 결국 수많은 데이터들을 기술적으로 잘 분석해서 어떻게 "의미"를 뽑아낼 것이냐가 핵심인 것이고, 구글이 하고 있는 방식이 좋은 예라고 보면 될 것 같다. 

어쨌든 조용한가 싶더니 꾸준한 구글.  

Knowledge Graph 소개 동영상 링크 

관련기사

Google Just Got A Whole Lot Smarter, Launches Its Knowledge Graph

CNN의 제목이 흥미롭다 

Google search to become more human


Posted by JulieNJulia
:

구글이 의미 검색(semantic search)을 활용하여 검색을 개선하고 있다는 기사 (원문: Google Gives Search a Refresh)


기사에 의하면 구글의 semantic search는,

1. 먼저 검색어를 사람, 장소, 물건 등과 같은 수백만 entity들과 잘 매치해 주는 것. 

예를 들어, "타호 호수(Lake Tahoe)"를 검색하면 관련 링크 리스트만 보여주는 현재 방식 대신, 타호 호수의 위치, 고도, 평균 온도, 염분등과 같은 주요 속성들도 함께 보여주는 것. 

2. 또 하나는 "What are the 10 largest lakes in California?" 와 같은 질문형 검색에 링크보다는 직접적인 답을 주는 것.

현재 구글은 웹검색에서 뒤따르는 MS를 견제하며 선두를 지키고 있고, 애플의 모바일 음성 검색 Siri를 쫓고 있으면, 상품 검색(product search)과 같은 니치마켓에서 라이벌과 싸우고 있는 상황.

의미 검색을 통해 사람들이 twtitter나 facebook 과 같은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 검색에 머무르는 시간이 늘어날 것이라 기대하고 있고,

2010년에 이미 1200만 정도의 entity를 가진 Metaweb Technologies를 인수하여 (위키피디아의 영문 entity가 350만 정도) 웹으로부터 정보 추출 알고리즘(extraction algorithms)을 사용하여 현재 2천만 가량의 entity를 보유하고 있다고 한다. 

이는 지난달 나온 구글의 검색 변화 내용 중 "Universal Search" 부분과도 일맥상통하는 내용이기도 하다 (참고: Breaking Down 50 New Google Search Changes).

구글이 얘기하는 의미 검색은, 사실 국내 통합 검색에서는 이미 어느 정도 그렇게 "보여"주고 있는 방식이기도 하다. 예) "이효리", "이효리 나이는?". 

문제는 이 커버리지를 확대해 가는 '방법'이고, 이걸 얼마나 '기술적으로' 잘 풀어갈 것이냐가 관건인 것. 

구글이 어떤식으로 풀어갈지, 어느 정도까지 보여줄지 기대된다.

Posted by JulieNJulia
:

쇼핑 검색 동향

2012. 5. 7. 19:28

이베이와 월마트의 상품 검색(Product Search)

이베이와 월마트가 아마존에 대응해서 검색 엔진을 개선하고 있다는 소식.

1. 이베이

이베이는 카시니(Cassini)라는 새로운 검색엔진을 준비 중이다. 

현재 검색엔진인 보이저(Voyager)는 10여년전에 만들어졌고,
2008년에 CTO로 취임한 Mark Carges가 "iPod" 검색결과로 iPod어댑터가 탑 검색 결과로 뜨는 것을 보고 경악하여,

이후 MS Bing의 엔지니어등을 영입하여 150명 가량으로 3배가량 엔지니어를 늘려서 새로운 검색 엔진을 준비 중인 상황.

보이저(Voyager)가 상품의 제목 위주로만 검색하는 형태로 직관적이지 않고 literal 하였다면, 

카시니 (Cassini)는 검색어를 이해하는 방향으로, 구체적으로 다음과 같은 특징을 가진다.

      • 상품 제목만이 아닌 상품 옵션이나 설명(description)도 전체 검색  
      • 쿼리와 상품 사진 매칭
      • 판매자와 구매자에 대한 정보 고려 
      • 과거 구매한 히스토리와 브라우징 히스토리 데이터를 이용해서 좀 더 의도에 맞춤 검색 
        • 예를 들어, 쇼퍼가 "HP"라고 검색어 입력했을 경우, 이것이 horsepower 를 의미하는지 Hewlett-Packard Co,를 의미하는지 알 수 있게 되는 것. 
이베이의 온라인상의 수많은 가치있는 정보들, 판매자 정보 등 그러나 구조화되지는 않은 정보들을 이용하는 것이라 이 검색 엔진 프로젝트는 시간이 좀 걸릴 것이고, 2013년도에 선보일 예정이라고 한다. 

2. 아마존 

반면 아마존은 상품을 카탈로그화는 방향이다. 검색이 잘 될 수 있도록 데이터를 구축하는 일, 즉 상품을 잘 정리하고, 상품 설명을 잘 기술하는데 힘쓰고 있다. 

3. 월마트

월마트는 이미 새로운 검색 엔진을 런칭했다. 10~15명이 9달이 채 안 걸리는 시간 동안 작업했고, 

검색어가 상품명에 정확히 매칭하는 것보다, 사람들이 실제로 사용하는 용어들이 함께 검색될 수 있는 것에 힘썼다. 

예를 들어 "backyard chair" 검색할 때 patio chair 나 garden chair 도 같이 검색되는 식이다. 

4. 구글

이베이와 월마트의 검색 개선은 구글 입장에서 좋을 리 없다. 사람들이 물건을 살 때 구글에서 검색하는 대신 바로 이베이나 월마트로 이동하게 되면 상품 광고에 타격을 줄 수 있기 때문.

구글 또한 상품 검색(product search)에 힘을 쏟고 있는데.
최근에는 시각 인식 기술 (visual-recognition technology)을 이용해서 패션 카테고리 쪽 상품 검색을 개선했다. 
예를 들어 "red dress" 와 같은 검색 결과를 제공하고,  
검색 결과에서 드레스 모양에 따른 필터링(예. 나시, 엠파이어 , V넥, 라운드넥 등)이 가능하다 

역시 아직 상품 검색, 쇼핑 검색은 아직 할 것들이 많이 있고, 매출과도 관련있다 보니 다들 상품 검색에 힘을 쏟고 있는 상황.

정리하면 이베이구글은 기술로 접근, 아마존카탈로그 데이터 구축, 월마트동의어를 확장한 접근이고, 이베이가 제대로 한다면 빅 데이터 활용의 좋은 예를 보여줄 수 있을 듯. 





Posted by JulieNJulia
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