지식 기반 BERT 활용 정보 흐름 광고 관련성 순위화
현대 무선 통신 및 데이터 기반 서비스 시스템에서 지능형 정보 전달을 위해 효율적인 의미론적 관련성 순위화는 필수적입니다. 이는 정확한 콘텐츠 매칭을 통해 통신 자원 활용도와 사용자 경험을 향상시킬 수 있기 때문입니다. 기존 BERT 모델은 의미 이해, 비즈니스 지식 통합, 실시간 추론 측면에서 한계가 있어, 본 연구는 정보 흐름 광고 관련성 순위화를 위한 지식 강화 BERT(KE-BERT) 프레임워크를 제안합니다. 제안하는 접근 방식은 엔티티 정렬을 통해 다중 소스 도메인 지식을 트랜스포머 어텐션 메커니즘에 통합하고, 적응형 게이팅을 갖춘 듀얼 채널 상호작용 아키텍처를 활용하여 의미론적 및 지식 표현의 균형을 동적으로 조절합니다. 산업 현장의 지연 시간 요구사항을 충족하기 위해 레이어 가지치기, 양자화, 지식 증류를 공동으로 적용하여 경량 추론 모델을 구축했습니다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 우수한 순위화 성능을 달성했으며 온라인 효율성을 크게 향상시켰습니다. NDCG@10은 0.782를 기록했고, P99 지연 시간은 35ms에 불과했습니다. 실제 배포 환경에서는 클릭률 및 수익 관련 지표가 증가했습니다. 본 지식 인식 의미론적 순위화 전략은 차세대 무선 통신 및 전자기 정보 서비스 시스템에서 지능형 정보 확산 및 의미론적 자원 최적화를 위한 실용적인 참고 자료를 제공합니다.