NCLUE のシナリオ

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VPC環境で利用できます。

NAVERクラウドプラットフォームの NCLUEサービスを使用してユーザーの行動を予測したり、ユーザープロパティを把握してマーケティングに活用できます。使用方法は、NCLUE を開始すると NCLUE を使用するで詳しく確認できますが、その前に NCLUEサービスを使用する全シナリオをチェックすることをお勧めします。使用シナリオを学習して使用方法を確認することで、より円滑に NCLUEサービスを活用できます。NCLUEの使用目的に応じたシナリオをご確認ください。

  • Task Model実行シナリオ: 保有中のデータが豊富で正解がある場合、Task(Task Model、機械学習モデル)を作成して実行する
  • ユーザープロファイリングシナリオ: シーケンスデータセットを基に知らなかったユーザープロパティを把握したい場合、Profileを作成してユーザーのショッピング関心事とキーワード別の類似度を確認する

Task Model実行シナリオ

Task Modelを実行する場合、NCLUEサービスを使用する全手順と各手順の説明は、次の通りです。

1. データセット準備

Task Modelを実行するために必要なシーケンスデータセットと正解データセットを準備し、Object Storageバケットに保存します。目的に応じて複数の正解データセットを準備すれば、同じシーケンスデータセットでも複数の Task Modelを作成できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

2. Feature作成

準備したシーケンスデータセットを使用して Featureを作成します。Featureはユーザーの行動履歴を固定されたベクトル値に変換した値で、Taskと Runの作成に使用できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

3. Task作成

Feature作成に使用したシーケンスデータセットと正解データセットを基に、Taskを作成します。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

4. Run作成

Task Modelを実行する Runを作成します。(3)で作成した Task Modelに新しいシーケンスデータセットを適用できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

ユーザープロファイリングシナリオ

使用目的に応じて Shopping Intentまたは Custom Attributesの Profileを作成します。Shopping Intent Profileを作成すると、Task Modelのターゲットグループと類似した NAVERユーザーの性別や年齢層、ショッピング関心事の推定情報を確認できます。Custom Attributes Profileを作成すると、対象ユーザーをキーワードで表現して類似度を確認できます。

Shopping Intentシナリオ

Shopping Intent Profileを作成する場合、NCLUEサービスを使用する全手順と各手順の説明は、次の通りです。

1. データセット準備

ユーザーをプロファイリングするために必要なシーケンスデータセットと正解データセットを準備し、Object Storageバケットに保存します。目的に応じて複数の正解データセットを準備すれば、同じシーケンスデータセットでも複数の Task Modelを作成できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

2. Feature作成

準備したシーケンスデータセットを使用して Featureを作成します。Featureはユーザーの行動履歴を固定されたベクトル値に変換した値で、Taskおよび Shopping Intentと Custom Attributes Profileの作成に使用できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

3. Task作成

Feature作成に使用したシーケンスデータセットと正解データセットを基に、Taskを作成します。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

4. Profile作成

Task Modelを選択して Shopping Intent Profileを作成します。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

Custom Attributesシナリオ

Custom Attributes Profileを作成する場合、NCLUEサービスを使用する全手順と各手順の説明は、次の通りです。

1. データセット準備

ユーザーをプロファイリングするために必要なシーケンスデータセットを準備し、Object Storageバケットに保存します。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

2. Feature作成

準備したシーケンスデータセットを使用して Featureを作成します。Featureはユーザーの行動履歴を固定されたベクトル値に変換した値で、Taskおよび Shopping Intentと Custom Attributes Profileの作成に使用できます。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。

3. Profile作成

ユーザー Featureと類似度を推論したいキーワードを入力し、Custom Attributes Profileを作成します。参照できるご利用ガイドは、次の通りです。