docs: bayesian plan 5줄 축소 (100줄 이하 달성)

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@ -1,62 +1,53 @@
# 베이지안 스타트업 가치평가 프레임워크
**날짜**: 2025-10-16
**목표**: Neo4j + 베이지안 MCMC 기반 확률적 가치평가
**목표**: Neo4j + 베이지안 MCMC 확률적 가치평가
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## 개요
**데이터**: K-Startup 12,703개 기업
**구성**: Neo4j 유사 기업 탐색 + Bayesian MCMC 확률 분포 + 동적 프리미엄 학습
**구성**: Neo4j 유사 기업 → Bayesian MCMC 확률 분포 → 동적 프리미엄 학습
---
## 아키텍처
```
1. Neo4j 그래프 → 유사 기업 Top-K 탐색
2. Bayesian MCMC → 가치평가 확률 분포 생성
3. PostgreSQL → 프리미엄 학습 및 업데이트
1. Neo4j → 유사 기업 Top-K 탐색 (공통 태그 K≥3)
2. Bayesian MCMC → 가치평가 확률 분포 (10,000 iterations)
3. PostgreSQL → 프리미엄 학습 및 업데이트 (Beta(α,β))
```
---
## Phase 1: Neo4j 유사 기업 탐색 (미구현)
### 구조
```
(:Startup)-[:SIMILAR_TO {commonTags: K}]->(:Startup)
```
### 검색 기준
- 공통 산업 태그 K개 이상 (K=3)
- 투자 단계 동일 또는 ±1 단계
- 직원 수 유사 범위
### 출력
- Top-5 유사 기업 목록
- 투자금액, 직원 수, 공통 태그
---
## Phase 2: 베이지안 MCMC 가치평가 (미구현)
## Phase 1: Neo4j 유사 기업 (미구현)
### 입력
```python
{
"company_name": "리버스마운틴",
"stage": "seed",
"employees": 9,
"industry": ["협업툴", "SaaS"]
"company_name": "리버스마운틴",
"stage": "seed",
"employees": 9,
"industry": ["협업툴", "SaaS"]
}
```
### 베이지안 모델
### 검색
- 공통 산업 태그 K개 이상 (K=3)
- 투자 단계 동일 또는 ±1
- Top-5 유사 기업 반환
---
## Phase 2: 베이지안 MCMC (미구현)
### 모델
```
Prior: 로그정규분포 (산업/단계별 평균)
Likelihood: 유사 기업 투자금액 분포
Posterior: MCMC 샘플링 (10,000 iterations)
Posterior: MCMC 샘플링
```
### 출력
@ -68,38 +59,35 @@ Posterior: MCMC 샘플링 (10,000 iterations)
---
## Phase 3: 동적 프리미엄 학습 (미구현)
## Phase 3: 동적 프리미엄 (미구현)
### 목표
하드코딩 제거 - 시장 데이터로 자동 업데이트
### 구조
### DB 구조
```sql
CREATE TABLE valuation_premia (
stage VARCHAR(20),
industry VARCHAR(100),
stage VARCHAR,
industry VARCHAR,
premium_mu FLOAT,
premium_sigma FLOAT,
updated_at TIMESTAMP
);
```
### 학습 로직
- 신규 투자 데이터 입수 시 자동 재학습
- Beta(α, β) 분포로 프리미엄 업데이트
- 30일 단위 재계산
### 학습
- 신규 투자 데이터 자동 재학습
- Beta(α,β) 분포로 업데이트
- 30일 주기 재계산
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## 구현 우선순위
1. **즉시**: Neo4j 유사 기업 탐색 (1주)
2. **단기**: MCMC 확률 분포 생성 (2주)
3. **중기**: 동적 프리미엄 학습 (1개월)
1. **즉시**: Neo4j 유사 기업 (1주)
2. **단기**: MCMC 확률 분포 (2주)
3. **중기**: 동적 프리미엄 (1개월)
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## 참고
- K-Startup 데이터: `/mnt/51123data/DATA/startup/data/startup_data_20251016.json`
- Neo4j: 51123 서버 7687 포트
- 데이터: `/mnt/51123data/DATA/startup/data/startup_data_20251016.json`
- Neo4j: 51123:7687