Word2vec을 응용한 컨텐츠 클러스터링

버즈빌의 허니스크린 서비스는 사용자 경험 개선을 위해 질 좋은 컨텐츠를 적절한 사용자에게 제공하는 것을 중요하게 생각합니다. 이를 위해 머신러닝 기반의 컨텐츠 클러스터링 작업에 집중하고 있으며, 크게 두 가지 접근법을 사용합니다.

첫째는 컨텐츠 본문과 제목의 유사성을 측정하는 방식이고, 둘째는 사용자 클릭 이력을 기반으로 컨텐츠 유사성을 측정하는 방식입니다. 본 글에서는 다양한 자연어처리 기법 중에서도 특히 Word2vec을 활용한 컨텐츠 클러스터링 방법에 대해 소개합니다.

Word2vec은 단어를 벡터 공간에 임베딩하여 단어를 표현하는 방식으로, 자연어 처리의 정밀도를 크게 향상시켰습니다. 이 기법은 단어 벡터 간 연산이 의미 있는 결과를 도출한다는 특징이 있으며, 버즈빌은 이를 통해 효율적인 컨텐츠 추천 시스템을 구축하고 있습니다.