토스ㅣSLASH 24 - 기반 데이터가 부족해도 OK! 커머스 추천 시스템 제작기
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AI 핵심 요약
토스 쇼핑은 서비스 초기라 고객·상품 피드백 데이터와 추천 인프라가 부족하고 서비스 방향도 자주 바뀌어, 가볍고 유연하게 개선할 수 있는 추천 시스템이 필요했습니다. 먼저 고객 특성으로 코호트를 구성하고 멀티암드 밴딧으로 상품을 추천했으며, 이후 노출 기회를 반영한 상품 선별과 신상품 탐색을 더하고 사용자 임베딩 모델과 클러스터링으로 코호트를 고도화했습니다. 서빙은 Hadoop·Spark·Airflow 기반 배치 추론과 ONNX Runtime을 이용한 실시간 추론을 함께 구성하고, Spring·Java 및 저장소를 활용해 빠르고 안정적으로 제공했습니다. 초기에는 단순한 구조로 시작해 로그를 쌓고 실험하며 개선하되, 코호트 추천과 실시간 개인화를 각 상황에 맞게 조합하는 것이 핵심 교훈입니다.
- 초기에는 복잡한 모델보다 서비스 변화에 맞춰 빠르게 실험하고 수정할 수 있는 추천 방식을 우선하세요.
- 노출 수가 적은 상품의 성과는 불확실하므로, 노출 기회를 고려하는 신뢰도 기준과 신상품 탐색을 함께 설계하세요.
- 구매·클릭 로그는 노출 편향과 잡음이 있으므로, 네거티브 샘플링과 보정 기법을 활용해 학습 데이터의 편향을 완화하세요.
- 배치 추론은 응답 속도와 자원 효율에, 실시간 추론은 최신 행동을 반영한 개인화에 강점이 있어 용도에 따라 혼용할 수 있습니다.
소개
처음 마주하는 고객들에게는 어떻게 상품을 추천해야 할까요? 새로 시작하는 ‘커머스 서비스’의 초기 추천 시스템 구축 과정에 대해 소개합니다. 장유영 / 토스 Data Scientist 김수원 / 토스 Machine Learning Engineer 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #data #datascience #machinelearning 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 및 배포...
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