인턴 생활기 시즌2 #3

인턴 생활기 시즌2 #3에서는 인턴십 기간 동안 진행된 업무 외 활동과 함께, 사용자 행동 로그를 활용한 임베딩 벡터 추출 과정을 상세히 다룹니다. 임베딩은 텍스트 분석의 Word2Vec과 유사하게 사용자 행동 로그의 유사성 및 관계를 벡터 공간에 나타내는 기술입니다.

이를 통해 사용자 활동 로그의 의미를 파악하고 다양한 분석에 활용할 수 있습니다. 글에서는 SPARK SQL 데이터를 활용한 전처리부터 딥러닝 모델을 이용한 임베딩 벡터 학습 및 서비스 코드 구현, 그리고 학습된 모델을 이용해 사용자별 임베딩 벡터를 추출하는 과정까지 설명합니다.

추출된 임베딩 벡터는 DBSCAN과 같은 클러스터링 기법을 활용하여 유사한 특징을 가진 사용자 그룹으로 분류하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다.