프로젝트 소개
본 과제는 실시간으로 발생하는 글로벌 커머스 데이터를 분석하여, 사용자가 해외 상품을 구매할 때 가장 효율적인 경로를 찾아주는 최적화 솔루션을 개발하는 연구임. 이는 국경을 넘나드는 온라인 쇼핑 환경에서 구매 경험을 개선하고 플랫폼의 성장을 목표로 함.
연구 목표는 누적된 구매 성향 및 패턴 데이터를 기반으로 '실시간 글로벌 커머스 데이터 분석을 통한 구매경로 최적화 솔루션'을 구현하고, 이를 웹앱 플랫폼과 어플리케이션에 적용하여 리텐션을 제고시킬 추천 기능을 심화 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 패턴/성향 분석을 위한 모델 협업 필터링과 잠재리디클레할당 알고리즘을 데이터 분석 서버에 적용함. 또한, 500만 건 이상의 거래시도 데이터와 100만 건 이상의 매칭 성공 데이터를 빠른 정렬 알고리즘으로 처리하여 구매자에게 최적화된 상품 추천 정보와 셀러 매칭을 제공함. 개발된 기술은 지속적인 학습을 통해 고도화될 예정임. 기대 효과는 이러한 솔루션 개발을 통해 글로벌 크로스보더 커머스 플랫폼으로서의 성장을 가속화하고, 구매자에게 최적화된 구매 경로를 제공하여 사용자 만족도 및 재방문율을 높이는 데 크게 기여할 것으로 전망됨.