할라의 알고리즘에는 17만 5,000가지 이상의 조리법, 2만 가지 이상의 재료, 1만 가지 이상의 식료품, 2,000만 개 이상의 레스토랑 요리 데이터 베이스가 활용됐다. 할라 측은 재료의 분류뿐만 아니라 요리법이나 조리법에 따른 요리의 분자 구성 등을 고려해 속성 별 분류 지도를 만들었다.
이 지능형 주문 플랫폼을 사용하면, 예를 들어 닭고기 샌드위치를 주문할 때 자신이 좋아하는 종류의 빵과 토핑 등을 함께 주문할 수 있다. 이 플랫폼은 사용자의 식생활 경험 또한 연구하기 때문에 사용자가 어떤 음식이나 식재료를 주문했을 때 함께 주문할 가능성이 높은 항목을 추천하기도 한다.
할라의 CEO이자 공동 설립자 스펜서 프라이스는 "음식은 심리적인 것이다. 모든 요리가 하위 구성 요소로 분류될 수 있으며 이 분야에는 엄청난 양의 데이터가 존재한다"고 말했다. 할라 I/O는 데이터 과학과 심리학에 주목해 사용자가 어떤 음식을 먹을지 결정하는 데 도움을 준다.
예를 들어 할라는 특정 순간에 사용자의 갈망 및 선호도를 예측하는 데 데이터 및 심리학자들의 지식을 활용했다. 그런 다음 AI 및 예측 분석을 적용해 사용자에 맞는 데이터를 활용한다.
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