VPC 환경에서 이용 가능합니다.
네이버 클라우드 플랫폼의 NCLUE 서비스를 사용하여 사용자 행동을 예측하거나 사용자 속성을 파악하여 마케팅에 활용할 수 있습니다. 사용 방법은 NCLUE 시작과 NCLUE 사용에서 자세하게 확인할 수 있지만, 우선 NCLUE 서비스를 사용하는 전체 시나리오를 살펴보는 것을 권장합니다. 사용 시나리오를 학습한 후 사용 방법을 확인하면 좀 더 원활하게 NCLUE 서비스를 활용할 수 있습니다. NCLUE 사용 목적에 따른 시나리오를 확인해 주십시오.
- Task Model 실행 시나리오: 보유하고 있는 데이터가 풍부하여 정답이 있는 경우, Task(Task Model, 기계 학습 모델)를 생성하고 실행하기
- 사용자 프로파일링 시나리오: 시퀀스 데이터셋을 기반으로 알지 못했던 사용자 속성을 파악하려는 경우, Profile을 생성하여 사용자의 쇼핑 관심사 및 키워드별 유사도 확인하기
Task Model 실행 시나리오
Task Model을 실행하려는 경우, NCLUE 서비스를 사용하는 전체 순서와 각 순서별 설명은 다음과 같습니다.
1. 데이터셋 준비
Task Model을 실행하기 위해 필요한 시퀀스 데이터셋과 정답 데이터셋을 준비하고, Object Storage 버킷에 저장합니다. 목적에 따라 여러 개의 정답 데이터셋을 준비하면 동일한 시퀀스 데이터셋으로도 다수의 Task Model을 생성할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
2. Feature 생성
준비한 시퀀스 데이터셋을 사용하여 Feature를 생성합니다. Feature는 사용자의 행동 이력을 고정된 벡터 값으로 변환한 값으로, Task 및 Run 생성에 사용할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
3. Task 생성
Feature 생성에 사용한 시퀀스 데이터셋과 정답 데이터셋을 기반으로 Task를 생성합니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
4. Run 생성
Task Model을 실행할 Run을 생성합니다. (3)에서 생성한 Task Model에 새로운 시퀀스 데이터셋를 적용할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
사용자 프로파일링 시나리오
사용 목적에 따라 Shopping Intent 또는 Custom Attributes의 Profile을 생성합니다. Shopping Intent Profile을 생성하면 Task Model의 타깃 그룹과 유사한 네이버 사용자의 성별과 연령대, 쇼핑 관심사 추정 정보를 확인할 수 있습니다. Custom Attributes Profile을 생성하면 대상 사용자를 키워드로 표현하여 유사도를 확인할 수 있습니다.
Shopping Intent 시나리오
Shopping Intent Profile을 생성하려는 경우, NCLUE 서비스를 사용하는 전체 순서와 각 순서별 설명은 다음과 같습니다.
1. 데이터셋 준비
사용자를 프로파일링하기 위해 필요한 시퀀스 데이터셋과 정답 데이터셋을 준비하고, Object Storage 버킷에 저장합니다. 목적에 따라 여러 개의 정답 데이터셋을 준비하면 동일한 시퀀스 데이터셋으로도 다수의 Task Model을 생성할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
2. Feature 생성
준비한 시퀀스 데이터셋을 사용하여 Feature를 생성합니다. Feature는 사용자의 행동 이력을 고정된 벡터 값으로 변환한 값으로, Task 및 Shopping Intent와 Custom Attributes Profile 생성에 사용할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
3. Task 생성
Feature 생성에 사용한 시퀀스 데이터셋과 정답 데이터셋을 기반으로 Task를 생성합니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
4. Profile 생성
Task Model을 선택하여 Shopping Intent Profile을 생성합니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
Custom Attributes 시나리오
Custom Attributes Profile을 생성하려는 경우, NCLUE 서비스를 사용하는 전체 순서와 각 순서별 설명은 다음과 같습니다.
1. 데이터셋 준비
사용자를 프로파일링하기 위해 필요한 시퀀스 데이터셋을 준비하고, Object Storage 버킷에 저장합니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
2. Feature 생성
준비한 시퀀스 데이터셋을 사용하여 Feature를 생성합니다. Feature는 사용자의 행동 이력을 고정된 벡터 값으로 변환한 값으로, Task 및 Shopping Intent와 Custom Attributes Profile 생성에 사용할 수 있습니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.
3. Profile 생성
사용자 Feature와 유사도를 추론하고 싶은 키워드를 입력하여 Custom Attributes Profile을 생성합니다. 참조할 수 있는 사용 가이드는 다음과 같습니다.