대량의 게임 데이터를 임베딩 해보자!

본 글은 NCSOFT의 대량 게임 로그 데이터를 활용하여 유저 행동 로그를 효과적으로 임베딩하는 방법을 탐구합니다. 시간 순서대로 쌓이는 로그 데이터의 특성을 고려하여, 전통적인 시계열 분석 방법론 대신 딥러닝 모델에 집중합니다.

특히, 유저의 지역 이동 로그를 활용하여 LSTM 기반의 Seq2Seq-Autoencoder 모델로 임베딩 벡터를 추출하는 과정을 설명합니다. 이 임베딩 벡터는 다른 프로젝트에 적용 시 좋은 성능을 보였으나, LSTM의 병렬 처리 비효율성으로 인한 긴 학습/추론 시간과 고정 길이 임베딩으로 인한 정보 손실 문제가 발생했습니다.

이러한 한계를 극복하고 대량의 다양한 로그 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 딥러닝 기반 임베딩 기법의 중요성을 강조합니다.