네이버의 검색 알고리즘 그리고 알고리즘들

https://naver-career.gitbook.io/kr/service/search

검색, 추천 서비스 - 기술 직무 안내

 

네이버 검색은 사용자와 콘텐츠 창작자, 상품 판매자 및 다양한 서비스 제공자를 연결하는 중요한 플랫폼으로서 우리 생활에 아주 깊숙이 녹아있는 서비스입니다.

지금 이 순간에도 수천만명의 사용자분들이 수억 개의 검색어를 통해 필요한 정보를 찾으며, 수십억 건의 웹문서를 비롯한 다양한 콘텐츠들이 검색을 통해 사용자와 연결되고 있습니다.

Search CIC는 크게 기계학습을 바탕으로 한 검색 / 추천 / NLP / Vision 모델을 만드는 연구개발(Research) 조직과 대규모 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 빅데이터 플랫폼(Platform) 조직으로 구성되어 있습니다.

Search CIC에서 근무하는 수백 명 구성원 모두는 AI / ML 및 빅데이터 전문가로서 최신 AI, Data 기술을 실 서비스에 적용해 가며 네이버 검색만의 노하우를 쌓고 있으며 이를 바탕으로 한국을 넘어 글로벌 시장에도 도전하고 있습니다.

Search CIC는 스스로 열정을 갖고 훌륭한 개발자로 성장하면 그것이 곧 서비스의 발전으로 연결된다는 확신을 갖고 있습니다. 사람들의 생활에 즐겁고 유익한 변화를 주고 싶은 우수한 개발자분들의 많은 지원 부탁드립니다.

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Search CIC는 외부에 계신 연구자분들과도 지속적으로 협력을 강화해 나가고 있습니다. 대표적으로는 네이버가 그동안 구축해온 국내외 연구 벨트의 일원인 네이버 랩스 유럽(Naver Labs Europe) 연구진 및 국내외 대학들과 지속적으로 협력을 진행하고 있으며, 2021 네이버 검색 콜로키움을 통해 User Modeling, Platform, Language AI, Learning to Rank, eCommerce, Vision 등의 여섯 개 주제분야에 대한 검색 관련 기술을 발표한 바 있습니다.

 

https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=naver_search&logNo=222309902298&redirect=Dlog&widgetTypeCall=true&topReferer=https%3A%2F%2Fnaver-career.gitbook.io%2Fkr%2Fservice%2Fsearch&directAccess=false 

2021 네이버 검색 콜로키움 NAVER Search Colloquium Global Re:Search 발표 Topic 소개

마지막으로 Search CIC에 대해 더 알고 싶으신 분들은 아래 영상을 통해서 네이버 검색을 만들어 가고 계시는 개발자 분들을 만나보실 수 있습니다.

네이버 검색이 미국과 중국의 글로벌 IT기업과 경쟁하면서 한국과 일본을 넘어 더 큰 세상으로 나아갈 수 있도록, 함께 도전하실 열정적인 개발자 분들의 많은 지원 부탁드립니다!

 

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[네이버 검색] Part 1: 더 잘 모으고 잘 이해한 결과를 위해 개발합니다

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  Part 1: https://youtu.be/jsJpV-IswlI

[네이버 검색] Part 2: 외국어, 음성 그리고 감정까지 분석합니다

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  Part 2: https://youtu.be/w4_lepqk26I

[네이버 검색] Part 3: 취향 저격부터 순간순간 필요한 추천까지

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  Part 3:https://youtu.be/ky8_MCTGEuI

 

[네이버 검색] Closing: 앞으로의 네이버 검색은?

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  Closing:https://youtu.be/GJiIkkJFqeA

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https://www.google.com/search?q=%EC%8A%A4%EB%8B%88%ED%8E%AB+%EC%B6%94%EC%B6%9C&sourceid=chrome&ie=UTF-8 

스니펫 추출 - Google 검색

 

검색 스니펫이란?

문서에서 추출되어 검색결과에 노출되는 본문의 일부분을 기술적으로는 '검색 스니펫'이라고 부릅니다.

 

일반적으로 문서 검색의 경우, 검색 사용자들이 입력한 검색어에 매칭된 본문 키워드 부분을 

추출해서 자동 노출하거나, 사이트 검색의 경우, 관리자가 입력한 대표적인 설명문이나 요약문에서 

매칭된 부분을 노출하기도 합니다. 

 

새롭게 적용된 VIEW 스니펫의 특징은?

개선된 D.I.A. 알고리즘을 통해, 문서의 의도를 추가로 분석해 

사용자 의도에 맞는 본문 영역을 좀 더 정확하게 찾아서 보여줍니다. 

 

노출되는 스니펫 유형은 가격 정보나 아이템 정보들을 시작으로 계속 확장될 예정입니다. 

 

이러한 스니펫 개선 작업은 검색 사용자들에게는 더 정확한 검색결과를 제공하고, 더 좋은 문서를 작성한 창작자들에게는 더 매력적인 검색 노출의 기회를 가질 수 있도록 지원하고자 함입니다. 

 

VIEW 스니펫 노출기준

- 기본적인 UGC 검색 노출기준에 부합되는 문서들 중에서

D.I.A. 알고리즘이 분석한 검색어 의도에 맞는 구체적인 내용이 포함된 경우 자동으로 노출됩니다.  

 

- 검색 랭킹 알고리즘에 의해 검색결과 상위에 노출된 경우에만 해당 스니펫이 자동으로 노출됩니다. 

https://blog.naver.com/naver_search/222303071721

네이버 검색결과에 지식스니펫이 확대 적용됩니다.

 

 

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https://www.google.com/search?q=C-%EB%9E%AD%ED%81%AC&sourceid=chrome&ie=UTF-8 

C-랭크 - Google 검색

네이버 검색결과에 노출되는 정보는 블로그의 신뢰도를 평가하는 알고리즘인 ‘C-Rank’가 적용되어 매일 자동으로 업데이트됩니다.

 

C-Rank란, 검색 랭킹의 정확도를 높이기 위해 사용되는 기술로 개별 문서보다는 해당 문서 출처의 신뢰도를 평가하는 알고리즘입니다.

 

네이버 검색결과는 C-Rank를 토대로 블로그의 관심사 집중도(Context), 정보의 품질(Content), 소비 및 생산의 연쇄반응(Chain) 등을 종합적으로 판단해 해당 블로그가 얼마나 믿을 수 있고 인기 있는지(Creator)를 계산하여 반영합니다. 

 

네이버는 검색 이용자가 믿고 만족할 수 있는 높은 품질의 검색결과를 제공하기 위해 C-Rank 알고리즘을 지속적으로 테스트 및 개선하고 있습니다.

 

C-Rank 관련 내용은 아래의 링크를 통해 검색 블로그에서도 확인할 수 있습니다.

https://m.blog.naver.com/naver_search/220774795442

주제별 출처의 신뢰도와 인기도를 반영하는 C-Rank 알고리즘

C-Rank의 반영 비중이 높아질수록 다양한 일상 주제에 대한 포스트보다는 특정 주제에 대한 자신만의 포스트가 늘어날 수록 검색 결과에서는 더 잘 노출될 수 있습니다.

 이러한 C-Rank 알고리즘은 특정 분야에 집중해서 전문적인 내용을 포스팅하는 블로그가 그렇지 않은 블로그에 비해 검색 이용자들로부터 선호된다는 통계에 근거

https://m.blog.naver.com/naver_search/221256521161

C-Rank 는 지금도 끊임없이 진화중 입니다

https://m.blog.naver.com/naver_search

NAVER Search & Tech : 네이버 블로그

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https://gyoogle.dev/blog/algorithm/Bubble%20Sort.html

거품 정렬(Bubble Sort) | 👨🏻‍💻 Tech Interview

https://bba-dda.tistory.com/21

[알고리즘] 탐색 알고리즘 (선형, 이분, 해시, BST)