[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 데이터 속 숨은 트렌드, LLM이 답하다: 랭킹 기반 플레이스 트렌드 분석 시스템 "지금 사람들이 가장 많이 찾는 장소는 어디일까요?" 본 발표에서는 실시간 사용자 데이터를 기반으로 '지금 뜨는 장소'를 찾아내는 랭킹 기반 플레이스 트렌드 분석 시스템을 소개합니다. 단순히 많이 찾는 곳을 넘어, '급등'과 '지속'의 균형을 맞춘 랭킹 알고리즘을 통해 진정으로 의미 있는 트렌드를 포착하는 노하우를 공유합니다. 더 나아가 텍스트 마이닝과 LLM을 활용하여 "왜 이 장소가 지금 뜨는가?"에 대한 이유까지 키워드로 추출하는 과정을 살펴봅니다. 데이터 속 숨겨진 트렌드를 발견하고, 그 이유까지 설명 가능한 인사이트를 얻어가는 시간을 가져보세요. 목차 1. 지금 많이 찾는 장소: 서비스 소개 - "지금 뜨고 있는 장소는 어디일까?" - 데이터가 말하는 지금 이순간 - 실시간성, 랭킹, 설명가능성 - 동시 달성을 위한 챌린지 2. 관심에서 행동까지: 수많은 로그 속 진짜 신호 찾기 - 실시간 로그를 통한 사용자 신호 찾기 - 시간 단위 재설계와 트렌드 분석하기 3. 랭킹 알고리즘과 보정: ‘급등’과 ‘지속’을 함께 잡는 법 - 단순히 '지금 뜨는 곳'이 아닌 '정말 의미 있는 트렌드'를 구분하는 것 - 시간의 무게 + 데이터의 목소리 + 품질의 문지기 = 균형 4. 텍스트 마이닝 × LLM: ‘이슈의 이유’ 키워드 뽑기 - Graph-Based NLP로 핵심 문장 실시간 추출하기 - LLM 경량화 하기 5. Next: ‘장소’를 넘어 ‘이슈’로 - 플레이스 외의 정보로의 확대 - 진화하는 어뷰징과의 전쟁 대상 - 대규모 실시간 사용자 로그를 처리하고 분석 시스템을 구축하는 아키텍처 사례가 궁금한 분 - LLM(거대 언어 모델)과 텍스트 마이닝 기술을 실제 서비스에 적용한 구체적인 사례를 보고 싶은 분 #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE