T map Network Graph! 일명 T map Spider 프로젝트를 소개합니다

안녕하세요 T map 사업팀 유윤봉 입니다.

지난 달 사내 기술세미나인 @tech에서 T map의 목적지 연관성 분석을 통해 기획한 서비스에 대하여 소개하였습니다. 일명 T map spider 프로젝트! 최근 언론에서는 T map에서 추천하는 목적지 라는 주제로 소개 되었습니다.

프로젝트 배경

‘사람들은 다양한 목적을 가지고 움직인다. 그리고 그 목적은 동일인임에도 상황에 따라 달라진다.’ 라는 철학으로 시작 되었습니다. 그 동안 장소를 추천하는 서비스는 많았습니다. 보통 다양한 데이터를 학습시켜서 A라는 사용자는 여행을 좋아하는 사람으로 판단하고, A에게 여행지를 추천합니다. 하지만, A에게 여행을 가야겠다는 목적이 생기는 시점을 미리 알아채기 힘들 것이며, 시점을 알아냈다고 하더라도 어디로 가고 싶어하는지를 찾아내는 것은 더욱 어려운 일입니다. 또한 모든 것을 전지전능하게 분석해서 그 사람이 지금 원하는 장소를 딱! 맞게 제공해도 일부는 심리적인 반감이 생길 수도 있습니다.

 Recommendation paradox

결국, 틀려도 문제 맞아도 문제 입니다. 그렇다면 어떻게 접근하는 것이 좋을까의 단계에서 고민하게 됩니다. 사람은 생각하는 동물이기 때문에, T map spider에서는 생각을 도와주는 전략을 취합니다. 즉, 의사결정을 내려주기 보다는 의사결정을 ‘지원’해주는 방향으로 선회합니다. 어디를 가라 라고 제시하는 것이 아니라, 이 상황에서는 여기 저 상황에서는 저기라는 정보를 제공합니다.

데이터 분석 기반의 서비스 기획

SK플래닛에서는 서비스에서 발생하는 데이터를 분석가, 엔지니어, 그리고 서비스 기획/담당자 모두가 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다. 방대한 데이터를 Hive 환경에서 small 데이터로 처리하고, 다양한 분석 기법을 적용하기 위해 R과 같은 분석 언어를 사용하고 있습니다. 데이터를 기반으로 새로운 기능을 만들기 위해서 이와 같이 분석할 수 있는 환경이 잘 구축되어 있으며, T map spider 프로젝트도 사내 분석가와 서비스 담당자와의 협업을 통해 진행하고 있습니다.

 연관성 분석을 네트워크 모델로 구현

T map spider 프로젝트에 적용되는 핵심 분석 기법은 월 800만 이용자의 목적지 데이터를 가지고 순차패턴알고리즘을 적용하고, 그 결과를 네트워크 UI로 표현하는 것입니다. 이용자가 이동한 목적지를 노드와 링크로 구현하고, 노드-링크 집합의 통계를 기반으로 링크에 값을 적용 합니다. 그리고, 모든 노드-링크 집합을 연결하여 네트워크로 만듭니다. 그리고, 너무 지엽적인 네트워크는 제거하고, 너무 방대한 네트워크는 세분화합니다. 자세한 사항은 아래 발표자료와 강의를 보시면 확인하실 수 있습니다.

발표 동영상도 같이 참고하세요~

세상에 하나뿐인 지도

‘이동할 땐 T map’이라는 모토로 T map은 내비게이션의 본질에 충실하고, 언제 갈지 어디로 갈지 고민할 때 이용자의 의사결정에 필요한 정보를 제공하기 위해 항상 고민하고 있습니다. 특히, 월 800만명 이상이 사용하는 데이터를 가지고, 다른 서비스가 제공할 수 없고 이용자에게 가치 있는 정보를 제공하고자 합니다. T map spider 프로젝트는 장소와 시간에 따라 이용자가 목적을 가지고 이동하는 정보를 네트워크로 표현하여 지금까지 없었던 새로운 지도를 제공합니다. 현재 T map에서 전국 12개 인기 여행지와 서울 8개 인기 지역에 대해서 파일럿으로 제공하고 있으며, 연말에는 전국 100여개 지역으로 확대하여 제공할 예정입니다.

감사합니다!

유윤봉 T map 사업팀

SK플래닛 T map 사업팀에서 데이터 기반 서비스 기획 및 운영을 담당하고 있습니다.

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