2024 NH 투자증권 빅데이터 경진대회

빅데이터 | NH | 분석 | AI | ETF | Microsoft | Tableau | 시각화 | 아이디어

Prize : 6,300만원
885명 마감

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종목 간 관련성 분석을 통한 ETF추천 시스템

bashdas

공동작성자

2024.10.10 17:38 317 Views language

본 서비스는 기존 및 신규 고객의 선호 종목 데이터를 기반으로 사용자에게 최적화된 ETF 종목을 제안하는 것을 목표로 합니다.

서비스 모델은 Relational Data을 그래프로 구현하였습니다. ETF와 주식을 node로 생성하고 각 노드 간의 포함관계 및 비율을 link로 구현하였습니다. 각 노드는 종목의 정보를 feature로 가지며 임베딩 값에 포함되어 있습니다.
Node2Vec를 이용해 비지도 임베딩을 생성하여 그래프에서 각 노드 간의 관계를 학습하도록 설계하였습니다. 이 방식을 통해 상호 관련성이 높은 노드들끼리 유사한 임베딩 값을 갖게 됩니다.

그래프 학습이 완료된 후, 사용자의 선호 ETF 종목 3가지를 입력 받아, 해당 종목과 가장 유사한 임베딩 값을 가진 ETF 종목 3가지를 추천합니다.

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