공간큐브는 어떻게
공간을 추천할까요?

사용자는 공간을 방문한 뒤,
그 공간에서 느낀 태그를 최대 2개 선택합니다.

공간 3곳 이상을 기록하면,
선택한 태그가 누적되어 사용자의 취향 프로파일이 만들어집니다.

이 값은 사용자가 어떤 분위기의 공간을
반복해서 좋아했는지 보여줍니다.

각 공간은 그 공간에 어울리는 태그를 가지고 있습니다.
사용자의 취향 태그와 공간 태그가 얼마나 겹치는지 비교합니다.

겹치는 태그가 많을수록,
그리고 사용자가 자주 선택한 태그와 일치할수록
취향에 더 가까운 공간으로 판단합니다.

“조용한, 집중되는 태그가 최근 기록과 비슷합니다.”

공간큐브는 지역 기반 서비스이기 때문에,
사용자가 선택한 지역 안에서 먼저 취향과 가까운 공간을 보여줍니다.

망원을 선택한 경우, 망원 안에 있는 공간 중
사용자의 취향 태그와 가까운 공간이 먼저 표시됩니다.

멀리 있는 좋은 공간보다,
지금 갈 수 있는 나와 맞는 공간을 찾기 위한 방식입니다.

취향과 닮은 공간을 먼저 보여주지만,
앞으로는 사용자의 취향을 조금 넓혀줄 수 있는 공간도 함께 제안할 수 있습니다.

조용한 / 집중되는 / 편안한 공간을 주로 기록했다면,
완전히 반대되는 공간이 아니라
조용하지만 조금 더 감각 있는 공간,
편안하지만 새로운 대화가 생길 수 있는 공간처럼
한 걸음 확장된 공간을 제안합니다.

“익숙한 취향에서 조금 넓어질 수 있는 공간입니다.”

단순히 태그만 보는 것이 아니라,
사용자의 행동 데이터도 함께 반영할 수 있습니다.

이런 행동은 단순한 선택보다 더 강한 취향 신호가 될 수 있습니다.

기록이 충분히 쌓이면,
나와 비슷한 취향을 가진 사람들이 어떤 공간을 좋아했는지도 참고할 수 있습니다.

단, 공간큐브는 사람을 팔로우하게 만드는 서비스가 아니라,
공간을 따라 취향을 발견하는 서비스라는 점을 유지합니다.

단일 공간 추천을 넘어,
하나의 지역 안에서 이어질 수 있는 공간 흐름도 제안할 수 있습니다.

공간을 하나씩 나열하는 것이 아니라,
사용자의 상태와 취향에 맞는 작은 탐험 흐름을 만들 수 있습니다.