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LLM을 활용한 유저 프로파일링과 개인화 추천
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LLM을 활용한 유저 프로파일링과 개인화 추천

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AI 핵심 요약

카카오 데이터팀은 검색·클릭·위치 등 행동 로그를 활용해 관심사 카테고리, 성·연령, 방문 지역과 페르소나를 추정하고, 광고 타게팅과 여러 서비스의 추천에 제공하는 프로덕트를 소개했습니다. 전통적인 룰 기반 집계와 분류 모델부터 LLM으로 대화에서 관심사를 추론하고 검색어를 생성하는 방식까지 다루며, 추천에서는 후보 생성·랭킹·후처리를 조합하고 RRF로 서로 다른 결과를 통합했습니다. 카나 관심사 선톡은 사용자 프로파일링을 바탕으로 검색어·뉴스를 추천 아이템으로 삼고, BM25와 Sentence-BERT 검색, LLM 생성·필터링, LinUCB와 선형계획법을 이용한 발송 최적화를 적용합니다. 생성형 프로덕트는 결과 품질 평가와 개인정보 검토가 중요하며, 지나치게 구체적인 개인화는 사용자에게 불쾌감이나 광고처럼 느껴질 수 있다는 점을 배웠습니다.

  • 아이템 로그를 모두 수작업으로 분류하기 어렵다면 서비스 카테고리 단위의 교차 태깅을 병행해 커버리지를 높일 수 있습니다.
  • 추천 후보 생성, 랭킹, 후처리, 서빙을 분리하면 개인화·세그먼트·기본 추천을 함께 운영하기 쉽습니다.
  • LLM 생성 결과에는 최신성 부족, 브랜드 언급, 중복, 부적절한 내용 등이 생길 수 있으므로 생성 프롬프트와 별도 필터링·평가를 함께 설계해야 합니다.
  • 사용자 피드백이 부족한 초기에는 BM25·Sentence-BERT 검색 결과를 RRF로 결합하고, 발송 시점은 LinUCB와 선형계획법으로 최적화할 수 있습니다.
  • 프로파일링은 정확도뿐 아니라 피어 리뷰, 개인정보·법률 검토, 모니터링과 문서화를 포함해 운영해야 합니다.

소개

if(kakao)25 검색, 클릭 등의 행태정보를 기반으로 만드는 다양한 유저 프로파일링, 추천 프로덕트들을 소개합니다. How보다는 What을 소개하는 발표입니다. 전통적인 방법은 물론 LLM을 활용하여 개발하는 과정을 간략하게 소개합니다. #TECH #PRODUCT #AI #Data ML을 통해 문제해결하기를 좋아하는 데이터사이언티스트입니다. 요즘은 추천, LLM에 관심이 많습니다. 데이터팀에서 전사지원을 하고 있는 송민수(mason.9506)입니다. 발표자료 보기 📍 https://if.kakao.com/2025/session?sessionId=21 📍 if.kakao.com if(kakao)25 홈페이지 : https://if.kakao.com/2025 #카카오 #kakao #이프카카오25

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