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그래프 데이터 실무 가이드
book

그래프 데이터 실무 가이드

by Denise Gosnell, Matthias Broecheler
May 2025
Beginner to intermediate content levelBeginner to intermediate
420 pages
6h 55m
Korean
O'Reilly Media, Inc.
Book available
Content preview from 그래프 데이터 실무 가이드

10장. 개발 시 권장 사항

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com

넷플릭스 프라이즈는 2006년에 시작된 공개 머신러닝 경진대회입니다. 대회에 참가한 각 팀은 넷플릭스의 자체 콘텐츠 등급 예측 프로세스를 능가하는 알고리즘을 구축하는 것을 목표로 했습니다. 이 대회는 2009년에 우승팀에게 100만 달러의 상금을 수여했습니다.

넷플릭스 프라이즈의 한 특정 파생물은 그래프 이론 커뮤니티 전체에 파장을 일으켰고, 이 책을 읽고 있는 지금 여러분도 그 결과를 경험하고 있습니다. 이 대회는 기존 행렬 기반 알고리즘에 대한 해결책으로 그래프 사고를 사용하는 데 불을 붙였습니다.

그 결과 추천 시스템을 매트릭스로 표현하는 것보다 그래프로 설명하는 것이 훨씬 더 쉽다는 사실을 깨달았습니다. 생각해 보세요. 좋아하는 영화가 있고, 그 영화들 각각이 다른 사람들에게 높은 평가를 받았다고 가정해 보겠습니다. 그 사람들이 좋아하는 다른 영화들을 보면 여러분도 좋아할 만한 영화 목록이 있습니다. 여러분에게는 영화 추천 목록이 있습니다.

그리고 방금 그래프를 통해 이를 찾았습니다.

넷플릭스 프라이즈1 는 사용자와 영화 간의 관계를 이용해 디지털 경험을 예측하고 개인화한다는 아이디어를 대중화했습니다. 데이터를 그래프처럼 생각한다는 이 작은 아이디어는 그래프적 사고의 부상을 이끈 주요 동인 중 하나가 되었습니다.

이 장과 12장을 통해 이 아이디어를 구체화하겠습니다. 궁금하신 분들을 위해 11장에서는 이 장에서 보여드릴 그래프 모델을 어떻게 만들었는지 설명합니다.

챕터 미리보기: 영화 추천을 위한 협업 필터링

이 장에서는 사이트/앱이 사용자에게 영화를 추천하는 방법을 살펴보면서 협업 필터링을 정의하고 보여드리겠습니다.

첫 번째 섹션에서는 추천 시스템의 세 가지 예시를 살펴보겠습니다. 이 세 가지 예는 애플리케이션에서 사용자 경험을 맞춤화하는 데 그래프 사고가 얼마나 깊이 뿌리내리고 있는지를 보여줍니다. 아마도 여러분도 모르는 사이에 이러한 기법을 매일 사용하고 있을 것입니다.

두 번째 섹션에서는 협업 필터링에 대해 소개합니다. 추천에 그래프 구조를 사용하는 가장 보편적인 방법인 항목 기반 협업 필터링에 초점을 맞출 것입니다.

세 번째 섹션에서는 영화 추천 예제를 위한 오픈 소스 데이터 세트 두 개를 소개합니다. 복잡한 스키마를 구축하고 데이터 구조와 로드 절차를 보여드리겠습니다. 다음 두 장에서 이 데이터를 사용하게 될 것입니다.

그런 다음, 영화 데이터 집합에 대한 복잡한 데이터 모델을 사용하여 이 책의 주요 기법을 간단히 살펴봅니다. 그래프 데이터로 가장 많이 사용되는 세 가지 제작 쿼리인 이웃, 나무, 경로를 수정하여 병합된 데이터 집합을 살펴보겠습니다.

이 장의 마지막 섹션에서는 그렘린에서 항목 기반 협업 필터링을 수행하는 방법을 단계별로 설명합니다. 트리와 경로 장에서 살펴보았듯이 이 장의 마지막에는 실시간으로 협업 필터링을 수행할 때의 확장성 때문에 문제가 ...

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