그래프 데이터베이스 추천 엔진

이 글은 비트나인 블로그의 자료를 번역한 것입니다. 기사원문

추천 엔진이란 무엇인가요?

추천엔진은 사람들의 연관성을 적절하고 신속하게 분석하여 사람과 상품, 서비스, 정보를 연결하는 작업을 수행합니다. 추천엔진의 중심 요점은, 사람들이 해당 시스템에서 원하는 것을 보다 빠르고 실시간으로 추천하는 것입니다. 추천 엔진은 그래프 데이터의 일종이고 중요한 정의 입니다. 추천엔진은 관련성이 없는 데이터들의 관계를 분석하여 점으로 연결합니다. 추천엔진의 강점은 더 빠르고 가용 프로세스를 직접 사용해 계산 할 수 있다는 것입니다.

그래프 데이터베이스의 어플리케이션 계획은 무엇인가요?

그래프 데이터베이스는 사람들이 새로운 제품이나 서비스를 발견하는 방법에 혁명을 가져왔습니다. 그래프 데이터베이스로 구동되는 추천엔진은 기업이 데이터간의 관계를 사용하므로써 제품이나 서비스를 개인화하는데 도움을 줍니다. 그래프 데이터베이스는 사용자들에게 상품이나, 서비스를 탐색하는것을 가능하게 해주고 새로운 데이터 소스들과 타입을 수용하므로써 계속적으로 추천을 향상 시킬 수 있습니다.

추천엔진은 어떻게 실행됩니까?

간단한 방법으로 각각의 상품을 하나의 노드로 보고, 제품1을 샀던 고객이 제품2를 구매한 경우, 제품1과 제품2간의 관계가 가중치와 함께 만들어집니다. 그후 다른 고객이 같은 상품을 사길 원한 때, 그래프 데이터베이스는 가중치가 높은 제품 상위 5개를 고객이 원하는 상품과 함께 추천해 줄수 있습니다.