재미있는 개발 이야기. 재미있는 개발 이야기.

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..

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(..