진화하는 소셜 큐레이션 서비스와 관련 기술Taegon KimSK Planet에서 주최한 TechPlanet 2012에서 발표했던 자료입니다. 소셜 큐레이션 서비스에 대한 간략한 소개와 관련 기술, 향후 전망 등을 담고 있습니다.
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Deview2020 유저가 좋은 작품(웹툰)을 만났을때 choi kyumin유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
특히 기본 홈 스크린은 대부분 유저선호/시간/맥락에 따른 맞춤형 추천을 제공합니다.
왜 그럴까요? 이 질문의 답을 찾기 위한 웹툰 서비스의 유저 분석 사례를 이야기 하려 합니다.
"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
이 강연에서는 유저의 작품 탐색과 활용이 유저의 만족도와 어떠한 상관관계가 있는지
유저 군집화, 인게이지먼트 퍼널, 리텐션 관점에서 꼼꼼하고 깊이 있게 분석한 사례를 공유하고자 합니다.
추천 시스템 그리고 유저 만족도의 정량적 분석에 관심있는 분이라면 좋은 인사이트를 얻게 되리라 생각됩니다.
NDC17 장창완(최종)창완 장<마비노기 영웅전>의 사례에 기반하여 다음의 내용을 설명합니다.
1. 국내 및 해외에서 라이브 서비스 중에 발생하는 작업장 이슈에 대응하기 위해서 실시간 로그 수집 프로세스를 구축하면서 고민하였던 내용과
2. 수집한 로그 데이터를 활용하여 온라인 액션 게임에서 캐릭터 애니메이션 패턴간의 유사도(TF-IDF, Cosine Similarity)를 분석하여 현업 실무의 어뷰징 탐지에 활용한 사례를 공유합니다.
라이브 서비스 환경에서 국내 및 해외의 실시간 로그 수집에 대해서 고민하시는 개발자나 온라인 게임에서의 봇탐지에 관심있는 분석가들에게 유용한 사례를 소개해드릴 수 있을 것으로 생각합니다.
글로벌 사례로 보는 데이터로 돈 버는 법 - 트레저데이터 (Treasure Data)Treasure Data, Inc.* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
Curie: Deep-linking & App-indexing based mobile search engineWonkyung LyuCurie: Deep-linking & App-indexing based mobile search engine
2015. 03.
Team Tehran Slippers
SW Maestro Program
[NDC16] (애드브릭스) 라이브마이그레이션 분투기 - 달리는 분석 툴의 바퀴를 갈아 끼워보자!Jeongsang Baek애드브릭스는 모바일 앱 분석 솔루션으로, 많은 개발사들이 애드브릭스를 통해 앱의 성과를 지표화하여 분석하고 있습니다. 시간이 지나면서 사용자의 요구는 다양해졌고 분석해야 하는 앱의 개수는 폭발적으로 증가하였습니다. 그 결과 애드브릭스는 사용자에게 다양한 지표를 손쉽고 빠르게 고객에게 제공하기 위해 지속적인 서비스 아키텍쳐 재설계 및 데이터의 라이브 마이그레이션을 진행하였습니다.
이 세션은 폭발적으로 성장한 분석툴이 사용자의 다양한 요구사항을 만족시키기 위해 재설계한 아키텍쳐와 그 구현에 대해 설명하고 라이브 마이그레이션을 진행하며 얻은 경험과 인사이트를 공유합니다.
링크드인의 Big Data Recommendation Products - 어제의 데이터를 통해 내일을 예측한다Evion KimDEVIEW 2013 발표 내용입니다 - http://deview.kr/2013/detail.nhn?topicSeq=36
링크드인 플랫폼 상의 다양한 Recommendation Product들, 이 제품들의 키워드는 바로 'Relevance(연관성)' 입니다. 가장 관련있는 데이터들을 제공함으로써 사용자의 삶을 더 쉽고 편하게 만들어 주는것이 링크드인 데이터 팀의 목표라 할 수 있겠습니다. 그렇다면 어떻게 해야 사용자에게 가장 연관성 높은 데이터를 제공 할 수 있을까요? 이에 대한 답을 한문장으로 요약하자면 '어제의 데이터를 분석하여 내일의 사용자의 행동을 예측한다' 가 될 것 같습니다.
본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
검색엔진 랭킹 상위 - scs(seo curation suite) 서비스 넥스트티eunpyo hong검색 엔진 상위에 노출을 위한 가장 일반적인 방법은?
SEM, Power Blog(SNS) Marketing이지만 비용 대비 효과는 점점 낮아지고 있습니다.
SCS(SEO Curation Suite) 서비스는 시중 SEO 솔루션과 서비스와는 달리 SEO 컨설팅 영역 중 자동화 할 수 없었던 키워드 컨설팅 영역과 Off Page SEO의 검색엔진 역 로봇을 이용하여 사용자 행태를 적용하여 검색엔진 랭킹 상위로 진입 / 유지하는 마케팅 솔루션입니다.
목시호텔 _ Moxyhotels 광영 김Moxy is a new hotel brand that is focused on providing a fun and energetic experience for millennial travelers at an affordable price. The brand emphasizes style over size with compact yet vibrant public spaces and guest rooms. Moxy hotels will feature 24/7 self-service food and beverage areas, communal gathering spaces with different energy levels, and guest rooms designed for comfort with natural materials and modern amenities. The goal is to make Moxy hotels feel less like a place just to sleep and more like a place for social engagement and fun.
Deview2020 유저가 좋은 작품(웹툰)을 만났을때 choi kyumin유튜브, 페이스북, 넷플릭스등 성공한 컨텐츠 플랫폼에서 추천 솔루션은 중요한 역할을 합니다.
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"유저가 좋은 컨텐츠를 만났을 때"
일본 대표 만화 플랫폼 인 픽코마(카카오재팬)의 UX에는 다양한 추천 솔루션이 적용되어 있습니다.
이 추천 솔루션의 목표는 유저의 작품 첫 에피소드 열람 즉 유저의 작품 탐색을 높이는 것입니다.
왜 이런 목표를 정했을 까요? 결론은 좋은 작품 탐색 경험은 유저를 만족시키기 때문입니다.
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2. 수집한 로그 데이터를 활용하여 온라인 액션 게임에서 캐릭터 애니메이션 패턴간의 유사도(TF-IDF, Cosine Similarity)를 분석하여 현업 실무의 어뷰징 탐지에 활용한 사례를 공유합니다.
라이브 서비스 환경에서 국내 및 해외의 실시간 로그 수집에 대해서 고민하시는 개발자나 온라인 게임에서의 봇탐지에 관심있는 분석가들에게 유용한 사례를 소개해드릴 수 있을 것으로 생각합니다.
글로벌 사례로 보는 데이터로 돈 버는 법 - 트레저데이터 (Treasure Data)Treasure Data, Inc.* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
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- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
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- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
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- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
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2015. 03.
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본 발표에서는 이 한 문장을 좀 더 길게 풀어보려 합니다. 링크드인에서는 Hadoop, Key-Value Storage, Machine Learning등의 기술을 어떤 식으로 활용하여 연관성 높은 Recommendation Product를 만들고 있는지에 대해 소개해보겠습니다.
검색엔진 랭킹 상위 - scs(seo curation suite) 서비스 넥스트티eunpyo hong검색 엔진 상위에 노출을 위한 가장 일반적인 방법은?
SEM, Power Blog(SNS) Marketing이지만 비용 대비 효과는 점점 낮아지고 있습니다.
SCS(SEO Curation Suite) 서비스는 시중 SEO 솔루션과 서비스와는 달리 SEO 컨설팅 영역 중 자동화 할 수 없었던 키워드 컨설팅 영역과 Off Page SEO의 검색엔진 역 로봇을 이용하여 사용자 행태를 적용하여 검색엔진 랭킹 상위로 진입 / 유지하는 마케팅 솔루션입니다.
목시호텔 _ Moxyhotels 광영 김Moxy is a new hotel brand that is focused on providing a fun and energetic experience for millennial travelers at an affordable price. The brand emphasizes style over size with compact yet vibrant public spaces and guest rooms. Moxy hotels will feature 24/7 self-service food and beverage areas, communal gathering spaces with different energy levels, and guest rooms designed for comfort with natural materials and modern amenities. The goal is to make Moxy hotels feel less like a place just to sleep and more like a place for social engagement and fun.
26. 콘텐츠 분류
개선 후 - 머신러닝을 이용한 자동 분류 시스템 사용
분류 예측 결과콘텐츠
27. 콘텐츠 분류
개선 후 - 머신러닝을 이용한 자동 분류 시스템 사용
• 수집되는 동시에 콘텐츠 분류(0.01초?)
• 사내 AI 조직의 콘텐츠 분류 API 사용
• 자체 학습셋 구축
• 자체 분류 알고리즘 적용
• 앙상블하고, 유연한 분류 시스템
• 콘텐츠의 쉬운 발견 및 검색
34. 콘텐츠 노출
• 개인별 추천 적용 이전
• 모두 똑같은 화면
• 대규모 트래픽에 적합
• 고성능 시스템
• 장애에 강함
과거 - 서버 렌더링 이용
Web Server View
Server-Rendering
렌더링 결과와 파일을 보관
정상적으로 렌더링 된
html 파일 동기화
35. 콘텐츠 노출
추천 API 영역이 증가
개선 후 - 추천 API를 통한 노출이 대다수..
.....
계속 늘어난다....