당근 홈피드의 진화와 역사 | 당근 ML 밋업 1회
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AI 핵심 요약
당근 홈피드는 최신순 피드에서 출발해, 사용자에게 더 맞는 콘텐츠를 보여주기 위해 클릭률 기반 랭킹과 멀티스테이지 추천 시스템으로 발전했다. 실시간성과 짧은 콘텐츠 수명을 고려해 유저·콘텐츠 임베딩 기반 후보 모델을 도입하고, 클릭뿐 아니라 관심·채팅·숨기기 등을 반영하는 가치 함수로 전체 피드를 정렬했다. 추천 품질을 높이는 동시에 콘텐츠와 서비스 영역의 다양성을 측정하고 개선했으며, 현재는 우연한 발견과 지역성을 반영한 추천도 시도하고 있다. 여러 지표의 상충 관계를 실험과 가드레일로 살피며, 사용자 가치와 서비스 임팩트를 함께 판단하는 것이 핵심이라는 점을 공유했다.
- 추천 시스템은 클릭률 하나만 최적화하기보다 관심·채팅·숨기기 같은 여러 행동을 가치 함수에 반영할 수 있다.
- 실시간성과 콘텐츠 수명이 짧은 서비스에서는 아이디 기반 추천이 적합하지 않을 수 있어, 유저와 콘텐츠 임베딩을 활용한 후보 추출을 고려한다.
- 다양성은 측정 지표를 먼저 정의하고, 최신성 조정이나 후보 추출 방식 다각화로 개선할 수 있다.
- 온라인 실험에서는 주요 지표뿐 아니라 여러 보조 지표와 가드레일을 함께 살펴 배포 여부를 판단한다.
소개
당근 ML 밋업은 당근의 머신러닝 기술, 도전 과제 및 앞으로 방향성에 대해 공유하고, 서로 네트워킹 할 수 있는 행사예요. 🥕 당근 홈피드의 진화와 역사 (유동진/피드실) 🥕 당근 공고 살펴보기 : https://about.daangn.com/jobs/
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