Fusion은 데이터 수집 시 머신 러닝을 적용하여 모든 데이터 세트에 대한 심층적인 이해와 컨텍스트를 추가합니다.

세계 최대 규모의 조직들이 신뢰하는 솔루션

데이터 수집 및 준비

Fusion은 데이터 수집 시 머신 러닝과 AI의 기능을 활용하여 군집화 (Clustering) 및 분류 (Classification), 이상 감지, 개체명 인식 및 감정 분석등을 통해 풍성한 인덱스를 생성합니다.

Better Business Insights

더 나은 비즈니스 인사이트

풍성하게 보강된 컨텍스트가 함께 제공되는 모든 데이터 액세스를 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Complete Data Portability

완전한 데이터 이식성

Fusion은 벤더 종속과 데이터 통제권의 제한을 방지하기 위해 모든 데이터와 인덱스를 개방형 플랫폼에 저장합니다.

군집화 (Clustering) vs. 분류 (Classification) – 차이점은 무엇입니까?

Fusion은 분류(Classification) 알고리즘을 활용하여 제공된 학습 데이터 또는 문서 필드를 기반으로 사용자와 데이터를 세세히 분류하고, 군집화(Clustering) 알고리즘을 활용하여 사용자 시그널 및 문서의 원시데이터에서 새로운 통찰력을 찾아냅니다. 두 알고리즘 모두 쿼리 해석 및 매칭, 연관도 강화, 고객 분류 및 검색 네비게이션등의 각종 추가 기능을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.

인공 지능

Fusion은 데이터에 인공 지능 방식을 적용합니다. 문서 분류(Classification), 군집화(Clustering), 개체명인식(NER) 및 토픽 검출을 위한 머신 러닝 알고리즘은 검색 및 선제적 추천을 위해 필요한 데이터 레코드를 준비시킵니다.

Fusion Server Diagrams 5

군집화(Clustering)

군집화(Clustering) 알고리즘은 사용자 행동을 기반으로 사용자를 다양한 인구 통계적 범주로 그룹핑합니다. 이렇게 하면 머신 러닝이 각 클러스터에서 사용자에게 가장 연관성이 높은 문서를 제공할 수 있습니다.

군집화(Clustering)에 대한 자세한 내용

Fusion Server Diagrams 4

문서 분류(Classification)

향후 쿼리 및 제안에 사용될 수 있는 세부 필드를 추가하여 문서를 인덱싱 합니다.

군집화(Clustering) 및 분류(Classification)에 대한 자세한 내용

Named Entity Recognition

개체명 인식 (NER)

개체명 인식(NER)은 문서등의 컨텐츠 또는 사용자 입력으로 부터 알려진 용어, 문구, 사람, 장소 및 기타 개체명을 추출하여 보다 정확한 검색의도를 파악하고 정확한 컨텐츠를 매칭시켜 줍니다. 추가적으로 구문의 의미(시맨틱)를 관리하고 일치시키면 보다 풍부한 검색 경험을 제공할 수 있습니다.

Speech Tagging

품사 태깅

품사 태깅은 “단어 의미 모호성 제거”에 도움이 됩니다. 예를 들어, “대한항공” 이라는 단어가 명사로 태깅되면 후속 검색에서는 “대한항공”이 “대한” 과 “항공”으로 분리되는 경우를 생략하게 됩니다.

Lucidworks Fusion 플랫폼에 대해 자세히 알아보기

Lucidworks Fusion은 사람의 지능을 증강시키는 인공 지능을 통해 사용자의 상황에 맞고 개인적으로 연관성이 있는 검색 결과와 선제적 추천을 제공하는 데이터 검색 플랫폼입니다. 별도의 교육없이도 수백만명의 사용자가 그들이 원하는 질문에 대한 답을 즉각적으로 찾을 수 있도록 합니다. 심지어 그 데이터가 수십억 개의 문서 또는 레코드라고 하더라도 말입니다.

데이터 수집 및 준비 서버 및 스토리지 의도 예측 앱 생성
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Lucidworks Fusion 가격

Lucidworks 제품은 사용량 기반의 가격구조를 가진 세가지 티어로 구성되며, 고객사 자체 호스팅 또는 Lucidworks가 제공하는 클라우드 기반의 매니지드 서비스로도 제공됩니다.

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