아챗에서 변태 성향 분석개발기

박동철

아챗은 랜덤 메시지를 주고 받는 익명 SNS

2015 년 7 월 기준

아챗에서 가장 중요한 것은 ?

어떻게 하면 메시지 배분을 원하는 사람에게

효율적으로 하지 ?

익명이지만 성향을 분석 하자 !!

먼저 변태를 판별해 볼까 ? ㅋㅋ

기본적인 아이디어 !!

변태 유저의 성향을 분석하여 변태 유저들

끼리 메시지를 주고 받게 하자

분석 방법

변태 SAMPLE 메시지 추출

텍스트 분석 및 키워드 추출

키워드별 확률 구함

확률 예측모델

구현SAMPLE

데이터 트레이닝

확률 예측모델 수정 및 확정

서비스 적용

확률 예측 모델은 ?

Bayesian Probability 을 응용

Naive Bayesian 을 응용 - 구현 하고 보니 Pure Bayesian 이 더 적절 - 하지만 Pure Bayesian 은 구현 비용이 많이

들어 초기 구현으로 적절하지 않음- 다행히 해당 케이스의 초기 구현은 별도의 독립된

확률로 보고 별도의 가중치 상수로 ? 커버 가능

과제 및 결론 - 이론적인 모델에 서비스에 맞는 방법으로 적절이

변경하여 응용해야 한다 . ( 노하우 )- 분석 하고 확률 모델 구현하는 것은 노가다다 .- 텍스트 마이닝도 노가다다 - 좀더 정확하게 분류 하기 위해서 Pure

Bayesian 으로 변경하여 구현 필요 - 지속적으로 학습하는 모델로 변경 하기 위해서

빅데이터 플랫폼 구축 필요

개발 교류는 ^^

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