▲ 나와 유사한 이용자 추천도서 시각화 결과.

대구시는 공공도서관에서 보유한 데이터를 활용하여 이용자 취향과 관심사, 선호도에 따라 도서를 추천해주는 빅데이터 분석모델을 만들었다.

대구디지털산업진흥원 빅데이터활용센터에서 240만 건의 대출이력, 도서관가입자정보, 도서정보 등을 수집하여 빅데이터 분석모델을 만들고 실무부서에서 쉽게 활용할 수 있도록 추천서비스까지 구현했다.

기존의 도서 추천방식은 성별, 연령대별 대출이력과 신간도서 중심으로 추천하는데 그쳤지만, 본 분석모델은 나의 취향과 가장 유사한 이용자를 빅데이터 분석으로 찾아내고 그 대출 이력을 분석하여 도서를 추천해준다.

즉 240만 건의 대출이력을 바탕으로 나와 선호도가 유사한 이용자를 찾아내고 그 이용자들이 읽은 도서 중 내가 읽지 않은 도서를 추천해주는 방식이다.

또한 도서 제목과 소개자료의 단어 하나하나를 자연어 처리하여 제목 기반이 아닌 내용 중심으로 읽고 싶은 책을 찾아준다.

대구시는 올해 구‧군립 26개 도서관을 통합하는 ‘도서관통합허브시스템’에 도서추천시스템을 적용할 계획으로 연말부터 대구시 통합도서관홈페이지(http://library.daegu.go.kr)를 통해 시민들에게 선보일 계획이다.

특히 사용자 선호도를 빅데이터로 분석, 도서를 추천해주는 서비스를 공공도서관에 적용한 사례는 지자체 최초로 대구시에서는 도서관 이용자들이 원하는 책을 보다 쉽게 찾을 수 있어 도서관 이용만족도 향상은 물론 시민들의 독서량 증가에도 큰 효과가 있을 것으로 기대하고 있다.

김정기 기획조정실장은 “대구시민들의 도서관 이용정보가 빅데이터로 분석되어 시민들에게 필요한 정보로 되돌아가는 좋은 선례이다”며 “이렇듯 시 행정에 빅데이터 분석이 확산되어 그 혜택이 시민에게 돌아갈 수 있도록 지속 노력하겠다”라고 밝혔다.