A New Distributed Graph Data Storage System for Large-Scale Recommender Engines
Haesung Lee · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2013
최근 들어 중요성이 강조되고 있는 온라인 추천 시스템들은 폭발적으로 증가하는 방대한 양의 웹 데이터를 처리하기 위한 보다 효과적인 데이터 저장 모델을 요구하고 있다. 그러나 추천 시스템에서 널리 사용되는 협업필터링(collaborative filtering)을 효과적으로 수행하면서 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 저장모델에 대한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 대규모 추천 시스템에서 요구되는 데이터 저장 모델을 위해 새로운 형태의 분산 그래프 데이터 저장 시스템을 제안한다. 제안하는 분산 그래프 데이터 저장 시스템은 대규모의 추천 엔진이 보다 빠르게 추천항목을 구성하기 위한 인덱스를 포함하고 있다. 우리는 관계형 데이터 모델과 같은 기존 데이터 모델 기반의 추천엔진들을 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구현하고 이들과의 비교 성능 평가를 실시하여 추천 엔진의 성능을 개선하였음을 보인다.