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쿠팡 글 모음 ver 1

인사이트 작성일 : 08-04 23:36:17 조회수 : 1472

검색어(query) 이해. 고객의 검색 의도 및 카테고리/브랜드와 같은 부차적인 단어(query annotation) 파악

검색. 검색어와 상품 텍스트 정보를 기반으로 대응하는 후보 상품군 검색

랭킹. 랭킹 함수 또는 기계학습(ML) 모델을 적용하여 후보 상품들의 순위 도출. 랭킹 함수는 일반적으로 랭킹 시그널을 입력 정보로 사용하여 각 후보 상품의 점수를 반환함. 점수Score = Func (텍스트 관련성 시그널, 순위 시그널, 상품평 시그널, 가격 시그널…)

트위들링(Twiddling). 프로모션과 같은 비즈니스 로직에 따라 결과 조정

인덱싱 플랫폼은 검색 및 랭킹에 필요한 모든 데이터를 제공한다. 모든 소스 데이터를 통합하여 검색 엔진을 위한 검색 인덱스를 생성한다.

검색 경험을 향상시키기 위해서는 랭킹 알고리즘이 핵심이다.

따라서, 우수한 검색 플랫폼이라면 랭킹 알고리즘의 신속한 이터레이션(iteration)을 지원해야 한다. 랭킹 엔지니어에게 있어 새로운 랭킹 알고리즘 구축에 필요한 데이터를 구하는 것이 첫 번째 직면하는 도전일 것이다.

엔지니어들은 어떻게 이들 상품 데이터 및 고객 행동 데이터에서 랭킹 특성(feature)을 쉽게 추출해 낼 수 있을 것 인가? — — 바로 인덱싱 플랫폼이다!

인덱싱 플랫폼은 검색엔진이 검색 및 랭킹에 필요한 모든 데이터를 제공해 주는 토대이자 공장인 것이다.