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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

11장. 그래프에서 간단한 엔티티 분해

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

이 책의 첫 번째 예로 돌아가서, C360 모델에서 고객이 누구인지 어떻게 알 수 있을까요?

데이터 세트에 주민등록번호나 회원 ID와 같은 강력한 식별자가 있나요? 이러한 식별자와 그 출처가 고유한 사람을 100% 정확하게 대표할 수 있다고 얼마나 신뢰하십니까?

업계마다 부정확성에 대한 허용 오차 범위가 다릅니다.

의료 분야에서 오탐은 오진으로 이어져 치명적인 의약품의 오유통으로 이어질 수 있습니다. 반면에 영화에 대한 데이터로 작업하는 경우 잘못된 영화 해상도로 인해 애플리케이션의 사용자 경험이 원활하지 않을 수 있지만, 적어도 누군가의 생명이 위태로운 상황은 아닙니다.

데이터 원본의 키와 값에서 누가 누구이고 무엇이 무엇인지를 추론하는 문제는 사람에 대한 정보를 기록하기 시작한 이래로 해결해야 할 과제였습니다. 이 문제를 엔티티 해결이라고 하며, 기술 솔루션의 오랜 역사를 가지고 있습니다.

엔티티 해결 작업을 하는 모든 팀의 경우, 비즈니스 영역에서 허용되는 오차 범위 내에서 문제를 올바르게 해결하는 것이 중요합니다.

장 미리보기: 여러 데이터 집합을 하나의 그래프로 병합하기

이 장에서는 두 개의 영화 데이터 집합을 병합한 방법과 그 과정에서 직면한 과제, 그리고 내린 결정을 공개합니다.

먼저 엔티티 해결을 정의하고 이 책에서 가르치고 있는 두 가지 문제와 어떻게 연관되는지 살펴봅니다: C360과 영화 추천입니다.

두 번째 섹션에서는 두 데이터 집합을 자세히 살펴봅니다. 데이터에 대한 자세한 이해를 바탕으로 개념 그래프 모델을 반복적으로 구축합니다. 이 섹션에서 구축하는 최종 그래프 모델은 10장에서 개발을 위해 소개한 것과 동일한 개념적 그래프 모델입니다.

세 번째 섹션에서는 병합 프로세스를 단계별로 설명합니다. 방법론 섹션에 들어가기 전에 두 데이터 원본에 필요한 일치 및 병합 유형에 엔티티 해상도를 위한 그래프 구조가 필요하지 않다는 점을 정확히 이해하셨으면 합니다. 이 섹션의 세부 정보가 그 이유를 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

그런 다음 병합 과정에서 발견한 오류를 자세히 살펴보고 데이터에서 오탐과 진탐의 차이점을 소개합니다.

마지막으로, 영화 데이터 병합의 구체적인 세부 사항부터 다시 살펴보겠습니다. 데이터의 엔티티를 해결하는 데 그래프 구조를 잘못 적용하는 몇 가지 일반적인 문제를 간단히 살펴보겠습니다. 그런 다음 그래프 구조가 엔티티 확인 파이프라인을 보강하는 몇 가지 예를 보여드리겠습니다.

궁극적으로 이 장의 목표는 두 가지입니다.

먼저, 데이터를 병합하는 것이 실제로 어떤 것인지 보여드리고자 합니다. 경고: 이 과정은 화려하지 않습니다. 데이터 집합 병합은 그래프 모델을 만드는 일반적인 첫 단계임에도 불구하고 종종 간과되는 지루한 작업입니다.

이 장의 두 번째 목표는 전반적인 문제 영역에 대해 교육하는 것입니다. 데이터 병합은 그래프 ...

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