BehavioralLure: 리플레이 텔레메트리를 활용한 가사 훅 탐지 확장 시스템

기존의 가사 기반 음악 검색 시스템은 텍스트의 빈도나 구조적 패턴을 통해 기억에 남는 '훅(Hook)' 구간을 추정해왔으나, 이는 실제 사용자 의도를 간접적으로만 반영한다는 한계가 있었습니다. BehavioralLure는 이러한 문제를 해결하기 위해 스트리밍 플랫폼에서 발생하는 되감기(Seek-back) 및 구간 반복 재생과 같은 실제 사용자 행동 신호를 직접적인 데이터로 활용합니다. 이 시스템은 오프라인 증강 레이어로서 기존 LyricLure 프레임워크에 통합되며, 타임스탬프가 포함된 LRC 가사와 리플레이 밀도 신호를 정렬하여 훅 탐지의 정밀도를 개선합니다. 특히 새로운 트랙에 대해서는 텍스트 기반으로 동작하다가 데이터가 쌓일수록 행동 신호의 가중치를 높이는 하이브리드 스코어링 방식을 채택했습니다. 결과적으로 텍스트 중심의 휴리스틱을 행동 기반 랭킹으로 전환하여 실제 사용자 경험에 더 부합하는 검색 결과를 제공합니다.