재미있는 개발 이야기. 재미있는 개발 이야기.

대규모 정보 검색 시스템에서의 동적 색인에 대한 심층 탐구 이 글은 정보 검색 시스템에서 동적 색인(Dynamic Indexing)의 역할과 중요성에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 특히 FAANG(페이스북, 애플, 아마존, 넷플릭스, 구글) 기업에서의 사용 사례와 예시를 통해 동적 색인이 왜 필요한지, 정적 색인과의 관계는 무엇인지에 대해 자세히 다룹니다. 동적 색인을 뒷받침하는 방법론, 데이터 구조, 알고리즘을 상세히 설명하고, 대규모 환경에서의 구현과 최적화 전략에 대해 논의합니다.1. 소개1.1. 변화하는 데이터 환경과 검색의 도전현대의 디지털 환경은 실시간으로 변화하는 데이터로 가득 차 있습니다. 소셜 미디어 게시물, 뉴스 기사, 전자 상거래 제품 정보 등은 매 순간 업데이트됩니다. 이러한 실시간 ..

대규모 정보 검색 시스템에서의 정적 색인에 대한 심층 탐구 이 글은 주요 기술 기업, 특히 FAANG(페이스북, 애플, 아마존, 넷플릭스, 구글)에서 사용되는 정보 검색 시스템의 핵심 구성 요소인 정적 색인의 복잡성에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 정적 색인을 뒷받침하는 방법론, 데이터 구조, 알고리즘을 자세히 살펴보고, 대규모 환경에서의 구현과 성능을 향상시키는 최적화 전략에 대해 논의합니다. 또한 실제 사례와 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.1. 소개1.1. 정보 과잉 시대의 검색 문제현대 사회는 방대한 양의 디지털 정보로 가득 차 있습니다. 인터넷의 발달로 인해 매일 수십억 개의 문서, 웹 페이지, 멀티미디어 콘텐츠가 생성되고 있습니다. 이러한 방대한 데이터에서 필요한 정보를 빠르고 정확하게 찾는 ..

검색 엔진은 사용자에게 가장 관련성 높은 정보를 제공하기 위해 다양한 랭킹 알고리즘을 활용합니다. 이 글에서는 대표적인 랭킹 알고리즘인 PageRank, TF-IDF, 사용자 행동 기반 랭킹을 비교하고, 현대 검색 엔진이 채택하고 있는 최신 랭킹 기술에 대해 알아보겠습니다.1. PageRank: 링크 구조 기반의 중요도 평가PageRank는 구글이 초기 검색 엔진에 도입한 알고리즘으로, 웹페이지 간의 하이퍼링크 구조를 활용하여 페이지의 중요도를 산정합니다. 기본 아이디어는 중요한 페이지는 많은 다른 중요한 페이지로부터 링크를 받는다는 것입니다.주요 개념링크 투표 모델: 한 페이지가 다른 페이지에 링크를 걸면, 그 페이지에 투표하는 것으로 간주합니다.감쇠 계수 (Damping Factor): 사용자가 무작..

색인(index)이란? 검색에서 색인(index)은 검색 엔진이 웹 페이지, 문서 또는 기타 데이터 소스의 내용을 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 돕는 데이터 구조를 말합니다. 색인의 주된 목적은 데이터 검색 속도를 향상시키는 것입니다. 여기서 색인이라는 용어는 종종 실제 데이터와는 별개로 생성되고 관리되는 메타데이터의 컬렉션을 의미합니다. 색인에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.색인의 생성 과정수집: 검색 엔진은 웹 크롤러를 사용하여 인터넷을 탐색하고 웹 페이지, 문서 등의 데이터를 수집합니다.처리: 수집된 데이터는 처리 과정을 거쳐, 필요하지 않은 내용(스타일, 스크립트 코드 등)을 제거하고, 텍스트와 중요 데이터만을 추출합니다.토크나이징: 추출된 텍스트는 개별 단어나 구(phrase)로 분리되어 ..

정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 문서나 데이터베이스, 웹 등에서 찾아내는 기술과 연구 분야를 말합니다. 이 분야는 사용자의 쿼리(query) 또는 질문에 가장 관련성 높은 정보를 신속하고 정확하게 제공하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 웹 검색 엔진, 디지털 도서관, 온라인 데이터베이스 등이 포함됩니다. 정보 검색은 단순한 키워드 매칭에서부터 복잡한 의미 분석과 자연어 처리 기술을 활용한 검색에 이르기까지 다양한 기술을 사용합니다. 정보 검색의 주요 개념 문서 집합(Collection): 정보 검색 시스템은 검색 대상이 되는 문서 집합을 관리합니다. 이는 웹 페이지, 학술 논문, 책, 뉴스 기사 등 다양한 형태의 텍스트 문서일 수 있습니다. 쿼리(..

BM25 알고리즘은 정보 검색 분야에서 문서의 관련성을 평가하기 위해 사용되는 랭킹 함수입니다. 이 알고리즘은 사용자의 검색 쿼리에 가장 잘 매치되는 문서를 찾아 순위를 매기는 데 사용됩니다. BM25는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 모델을 개선한 것으로, 문서 내 특정 단어의 빈도수와 문서집합 전체에서 그 단어가 얼마나 일반적인지를 고려하여 문서의 관련성을 계산합니다. 어디에 쓰이는가? BM25 알고리즘은 주로 검색 엔진, 문서 분류, 자연어 처리 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 이 알고리즘은 사용자가 입력한 검색어와 관련된 문서를 식별하고, 가장 관련성이 높은 문서부터 낮은 순으로 정렬하여 결과를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 경쟁 알고..