최애 작품 이용권 선물해 주는 ‘Helix 푸시’ 개발기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
카카오엔터테인먼트는 이벤트 캐시 비용을 줄이면서 열람자 수와 CP사 매출을 지키기 위해, 선호 작품의 이용권을 선물하는 개인화 콘텐츠 푸시 ‘Helix 푸시’를 개발했습니다. 미열람작 추천은 작품 임베딩과 선호도 모델로 구성하고, 오래된 작품의 학습 데이터를 작품별로 샘플링하며 유저의 장기 열람 이력도 반영해 추천 품질을 개선했습니다. 기열람작 추천에는 열람 시점·회차·티켓·결제 정보 등을 입력하는 BERT 기반 모델을 적용하고, 하차 여부와 선호도 차이를 반영하도록 학습 정답을 보정했습니다. 발표에서 보고한 적용 결과는 운영 비용 절감과 열람자 수·현금 거래액 개선이었으며, 추천 모델은 서비스 도메인의 소비 패턴과 비즈니스 규칙을 함께 반영해야 한다는 점을 보여줬습니다.
- 작품 임베딩 학습에서는 최근 활성 유저만 뽑기보다 작품별 열람 시기를 고려해 샘플링하면 오래된 작품의 표현을 보완할 수 있습니다.
- 여러 장르를 소비하는 유저의 선호도를 계산할 때는 모든 열람 작품을 동일하게 합산하지 말고, 타깃과 관련 있는 컨텍스트 작품에 가중치를 두는 방법을 고려하세요.
- 웹소설·웹툰 추천에서는 작품의 연재 주기와 완독·하차 여부를 반영해야 단순 열람량에 따른 선호도 오판을 줄일 수 있습니다.
- BERT 기반 기열람작 추천 모델은 열람 시점, 회차, 티켓 종류, 결제 방식 등 도메인 정보를 임베딩으로 구성해 어텐션으로 함께 학습했습니다.
- 오프라인 추천 지표의 개선이 실제 서비스 성과와 같다고 단정하지 말고, 적용 전후의 열람·비용·거래액을 별도로 확인해야 합니다.
소개
‘Helix 푸시’는 유저가 선호하는 작품의 이용권을 선물하는 서비스입니다. 미열람작 추천 모델과 기열람작 추천 모델로 나누어, 모델 개발 중 경험했던 시행착오와 문제 해결 과정을 소개합니다. #AI #Helix #추천 AI Lab에서 추천시스템 개발을 담당하고 있는 Julian입니다. AI Lab에서 자연어처리를 담당하고 있는 Echo입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-4 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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