이커머스 2

그래프 기반 추천 시스템이란?

추천 시스템이란? 추천 시스템은 사용자가 콘텐츠 이용 시에 개인화된 추천을 지원하는 시스템으로 콘텐츠 및 사용자의 정보, 콘텐츠에 대한 평가를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천합니다. 그렇다면 추천 시스템은 어떠한 원리로 사용자에게 콘텐츠를 추천하는 걸까요? 전통적으로 잘 알려진 추천 알고리즘은 크게 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 기법이 있으며, 이들을 조합한 하이브리드 시스템으로 사용자에게 콘텐츠를 추천합니다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자의 데이터를 활용해 추천해주는 만큼 상품이나 서비스 이용 또는 구매로 이어질 확률도 높습니다. 게다가 사용자가 많아질수록 데이터가 쌓여 추천 정확도와 신뢰도 또한 증가합니다. 반면에 사용자의 데이터가 없다면 추천이 어렵습..

페이팔이 그래프 DB 분석을 통해 사기를 방지하다!

오늘의 그래프 기술 소식은 해외 유명 IT 온라인 전자 결제 시스템인 페이팔(PayPal)의 그래프 DB 사례를 전달하고자 합니다. 본 글은 PayPal의 직원인 Quinn Zuo라는 AI/ML 전문가가 작성한 영문 블로그 글의 번역본을 요약하고 있습니다. 번역은 IT 블로그 사이트인 ‘요즘IT’에서 진행했으며, 그래프 기술과 사례 연구에 대한 자세한 내용이 궁금하시다면 아래 요즘IT의 글을 확인하시기 바랍니다. PayPal 그래프 DB 사례 요약 - 이커머스 산업이 코로나19 팬데믹의 수혜로 급격한 성장 기록 - 디지털 결제 사용이 늘어난 만큼 관련 결제 사기 행위도 증가 - 전 세계 4억 명이 넘는 소비자와 판매자가 있고, 매분 수천 개의 지불 거래가 발생 - 기존 관계형 DB에 저장된 관계 데이터가..