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남주한

네이버 ‘바이브’는 어떻게 음악을 추천할까

네이버는 지난해 6월 인공지능(AI) 기반 음악 스트리밍 서비스 ‘바이브’를 내놓았다. 바이브는 개인의 음악 취향을 학습해 사용자가 좋아할 만한 음악을 추천해준다는 점을 내세웠다. 네이버는 기존 ‘네이버 뮤직’을 바이브로 통합하는 강수까지 뒀다. 그만큼 AI 추천 서비스에 자신이 있다는 뜻일 터다. 그렇다면 바이브에는 어떤 추천 알고리즘이 적용됐을까. 네이버와 함께 음악 추천 시스템을 개발한 남주한 카이스트 교수는 지난 4월5일 ‘네이버 AI 콜로키움 2019’에서 ‘딥러닝을 이용한 오디오 기반 음악 추천’을 주제로 발표했다. 남주한 교수는 음악 추천 방식을 ‘협업 필터링 기반 추천’, ‘내용 기반 추천’ 등 크게 두 가지로 나누어 설명했다. 협업 필터링 기반 추천은 사용자의 음악 감상 패턴을 바탕으로 비슷한 취향의 사용자 그룹이 많이 소비한...