4. Nara 에 대한 거친 소개
● 개인화 웹 추천 서비스 전문 startup
● Make the web more personal
● Less search, more find and focus on what i want to do
● 4백만$ funding 받음 - 약 46억원
● 현재 웹 사이트를 통해서 첫번째 베타 서비스 제공 중
○ 레스토랑 추천
5. Nara 에 대한 거친 소개
● 선호하는 지역과 레스토랑 3 곳을 입력 후 가입하면 추천 레스토랑 제공
● 추천 결과를 튜닝하고 필터링 할 수 있음
● 추천 결과를 선택하면 OpenTable을 통해서 실제로 예약 가능
● 여러번의 검색과 수많은 사이트 방문, 모든 리뷰를 확인하는 작업을 대신
하여 정리된 좋은 추천 결과를 제공
● 아쉽게도 기반 기술에 대한 소개는 전혀 없네요. 지켜 볼 필요 있음
6. 주요 소개 Articles
● Nara Wants To Build A Better Recommendation Platform, Starts With
Restaurants And A $4 Million Series A Round
● Next-generation recommendation engine Nara launches, taking on $4m
● 'Brain-like' recommendation site Nara emerges from stealth, discloses $4M
raise
● Nara Wants to Be the Web’s Recommendation Engine
● Nara Builds a Better Web Experience with Launch of Innovative
Recommendation Engine and Personal Internet Platform
7. Keywords for Nara
주요 키워드를 한 번 정리 해봤습니다.
● Personal Discovery Engine
● Web Personalization
● Personal Web and Platform
● Digital DNA
● Nara Neural Network
● Brain-like learning algorithm
● Analyze + curate web
● Recommendation platform
8. Nara 기업 정보 소개
중요하진 않지만 궁금해서 간단하게 뒷조사 좀 해봤습니다.
● crunchbase.com/company/nara-me
● 2010년 설립 - 만 2년만에 베타 서비스 오픈
● 미국 보스톤
● 직원수 20명
● 4백만 달라 펀딩
9. Nara 조사 결과
● 미국 동부에 위치한 startup
● Cambridge, MA
● 팀 구성이 특이함
●예술가, 신경 과학자, 천체물리학자, 컴퓨터 과학자,
기술과 인터넷 사업 베테랑으로 구성됨
● 개인화된 웹을 통해 더 행복한 삶 구현을 목표로 함
● 현재 첫번째 Beta 서비스 상태
● 8개도시에 5만개 레스토랑 database 보유
10. Nara 조사 결과
● 추천 결과를 Pinlist(& Pinterest)에 drap & drop 해서 관리 할 수 있음
● 추천 결과를 실제로 booking하고 enjoy 해보라 권고
● 호텔, 연애, 쇼핑, 여행 추천 서비스 제공 예정
● 실제로 테스트해본 추천 결과 메세지를 보면 다음과 같다.
● 177 recommendations found for you out of thousands of restaurants,
showing 50.
● 수천개 중 177개를 추천했음
● 여기에서 좋아요, 싫어요 체크하고 필터링하면서 추천 결과를 튜닝
● 서비스는 AWS 상에서 운영되는 것으로 보임
11. Nara 소개 동영상
● 한 번에 종합적으로 잘 정리해서 표현해줍니다. 다만 많이 빠르게.
● nara.me/partial/video_welcome.html
12. Try Nara - 나도 한 번 해보자
● nara 서비스를 실제로 사용해본 모습입니다.
13. Try Nara - Step 1 가입하기
● http://nara.me 에서 미국에 가보신 지역 선택하시고 맘에 들었던 레
스토랑 3군데를 입력합니다.
23. Review 후기
● 한국에서는 nara의 미국 레스토랑 추천 서비스의 퀄리티를 가슴에 와닫
게 느껴보기는 힘들지만
● 다양한 분야의 전문가들이 추천 전문 서비스를 만들고 있는 만큼 기대가
되는 회사
● 아쉬운것은 가장 궁금한 이들의 추천 알고리즘에 관한 정보는 찾을 수 없
음. 당연할 수 도 있을 것임.
● Digg도 정확한 타임라인 배치 알고리즘은 절대 공개를 안하고 있음.
● 각종 리뷰와 코멘트를 대신 읽어서 분석해준다는 것을 볼 때 Web
crawling을 통해서 Opinion mind 알고리즘을 돌리고 있음은 유추가 가능.
24. Review 후기
● 개인은 모두 성향이 다른 만큼 물리적인 삶 뿐만 아니라 웹에 있어서도
나만의 digital dna가 있다라는 정의하에 개인화 추천 엔진과 플랫폼을
구축한 것이라 표현하고 있음.
● 앞으로 공개될 다른 분야 추천 서비스를 비롯해서 이 startup의 활동을 좀
더 지켜보는 것이 좋겠으며
● 종국에 레스토랑, 호텔, 연애, 쇼핑, 여행 각 분야의 추천 서비스가 합쳐
지면 매우 강력한 결과를 생산할 수 있을 것임.
● 게다가 이러한 추천이 모바일과 결합까지 상상하면~~~
● 현재로써는 추천에 관한 그들의 철학이자 컨셉을 보면서 우리에게 필요
한 추천에 관한 영감과 자극을 얻을 수 있겠다.
● 연애나 쇼핑 추천 서비스도 오픈하면 본격적으로 추천 테스트 좀 해볼 수
있겠다.