검색 강의 매칭 알고리즘 개발 수행기
누구나 한 번쯤은 온라인으로 강의를 시청한 경험이 있을 것입니다. 그만큼, 오늘날 온라인 강의는 방대한 양의 주제를 바탕으로 하루에도 수십 개의 새로운 콘텐츠를 추가하고 있습니다. 이러한 강의를 제공하는 온라인 강의 플랫폼들 또한 사용자의 개인적인 수요에 맞게 더욱 다양하고 전문화된 콘텐츠를 제공하고 있습니다.
하지만 콘텐츠의 양적 증가는 역설적으로 사용자들이 자신에게 적합한 강의를 찾는 데 어려움을 겪게 만들었습니다. 이에 따라 강의 플랫폼에서는 개인화된 학습 환경과 효율적인 콘텐츠 큐레이션을 할 수 있는 기술적 솔루션의 필요성이 대두되고 있습니다.
고객사는 사용자 경험을 획기적으로 개선하고 플랫폼의 경쟁력을 높이기 위해 효과적인 검색 기반 추천 알고리즘과 (챗봇 모델)을 개발하고자 하였습니다.
기존의 단순 키워드 매칭 방식으로는 사용자들의 다양한 학습 요구를 충족시키기 어려웠고, 이는 사용자 경험 저하로 이어지고 있었습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 고객사는 사용자의 검색 의도를 정확하게 파악하고 관련성 높은 강의를 추천할 수 있는 LLM 기반의 알고리즘 개발이 필수적이었습니다.
이 첨단 기술을 활용하면 단순한 키워드 매칭을 넘어 사용자의 맥락과 의도를 이해하는 지능적인 추천이 가능해질 것으로 기대할 수 있습니다.
고객사 플랫폼의 강의 콘텐츠를 체계적으로 분류하고, 이를 바탕으로 고품질의 텍스트 데이터를 구축하는 작업을 수행하였습니다. 이는 다양한 사용자의 관심사와 학습 요구를 정확히 파악하여 맞춤형 추천을 제공하기 위한 필수적 단계였습니다.
데이터메이커는 강의 관련 텍스트 키워드를 체계적으로 구축하고, 이를 바탕으로 사용자의 검색어, 행동 정보, 프로필 데이터 등을 종합적으로 분석하는 알고리즘 개발을 기획하였습니다.
분류를 마친 각 카테고리에 대한 풍부하고 정확한 텍스트 데이터를 구성하는 작업에 착수하였습니다.
검색 및 추천 알고리즘 개발을 위해 다음과 같은 데이터를 수집하고 정제했습니다.
사용자의 실제 검색 형태를 반영한 검색 텍스트 데이터를 구축하기 위해 자주 사용하는 검색어와 검색 패턴을 분석하였습니다.
효율적인 텍스트 구축을 위해 작업 인력을 투입하였습니다. 작업자는 엑셀 활용 능력을 갖추어 정확하고 다양한 텍스트 데이터 구축을 위한 가이드라인을 교육하고
총 35개의 카테고리를 작업자들에게 적절히 분배하여 작업 효율성을 향상시켰습니다.
이 프로젝트를 통해 우리는 단순한 검색 시스템을 넘어, 사용자의 학습 니즈를 깊이 이해하고 지원할 수 있는 지능형 교육 플랫폼의 기반을 마련했습니다.
온라인 교육 플랫폼의 사용자 확보를 통해 경쟁력을 강화하고, 사용자의 니즈에 맞는 양질의 교육 기회를 제공하는데 일조할 수 있었습니다. 향후 데이터메이커는 이 알고리즘을 지속적으로 발전시켜, 맞춤형 플랫폼에 필요한 데이터를 제공하고 효과성을 극대화하는데 기여할 것입니다.
