그래프, 텍스트 인코더를 활용한 실시간 추천 검색어 모델링 #우아콘2024 #우아한형제들
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AI 핵심 요약
퀵커머스에서는 여러 상품을 빠르게 탐색하는 동안 관심사가 바뀌고, 긴 검색어를 직접 입력하는 불편도 있어 커머스 전용 검색 지면에 추천 검색어를 도입했습니다. 과거 클릭 이력으로 초기 검색어를 만드는 배치 모델은 희소 행렬과 NMF, MLP를 활용하고, 이후에는 상품·검색어·카테고리 그래프와 트랜스포머 텍스트 인코더로 임베딩을 만든 뒤 실시간 행동 시퀀스에서 다음 검색어를 예측합니다. 배치 추천은 인기 키워드 대비 성능이 개선됐고, 실시간 추천은 배치 추천보다도 나은 결과를 보여 실시간 피드백을 반영하는 접근의 효과를 확인했습니다. 다만 인기 검색어에 치우치는 경향이 있어 시퀀스 모델과 텍스트 정보를 고도화해 추천 다양성을 높이는 것이 다음 과제로 제시됐습니다.
- 유저의 쇼핑 단계에 따라 과거 행동을 쓰는 배치 추천과 현재 행동을 반영하는 실시간 추천을 나누면 각 시점에 맞는 검색어를 제공할 수 있습니다.
- 희소한 클릭 행렬은 CSR 형식으로 다루고, 대규모 추론은 청크 단위로 나눠 메모리 사용량을 관리합니다.
- 배치 모델은 NMF로 카테고리 선호 벡터를 축소한 뒤 MLP로 초기 검색어를 예측하며, 인기도 보정으로 추천 다양성을 조절합니다.
- 상품·검색어·카테고리 관계는 랜덤 워크와 Node2Vec으로 임베딩하고, 텍스트는 트랜스포머 인코더와 트리플렛 로스로 표현합니다.
- 실시간 서빙에서는 추론 속도와 성능의 균형을 고려해 단순한 Dense 레이어부터 적용하고, 복잡한 시퀀스 모델은 개선 과제로 남길 수 있습니다.
소개
[WOOWACON2024 세션 다시보기] 👉 세션 설명 ㅤ 실시간 유저 행동 로그를 활용한 추천 검색어 모델 개발 과정을 소개합니다. 퀵커머스에서 추천 검색어가 필요한 이유와 추천 검색어 서빙 아키텍처를 설명합니다. ㅤ 👉 발표자 소개ㅤ 이도현, 데이터 과학자
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