Explainable Recommendation in 카카오웹툰 / if(kakao)2022
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AI 핵심 요약
카카오웹툰은 복잡한 시퀀셜 추천 모델이 왜 특정 작품을 추천했는지 사용자와 엔지니어가 이해하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해, 추천 결과에 사후 설명을 붙이는 Explainable Recommendation을 적용했다. 소비 이력과 추천 작품의 관련성을 바탕으로 ‘함께 본 작품’이나 ‘즐겨보는 환생물’ 같은 이유를 만들고, 인기·전환율 기반 레이블도 제공했다. 추천 이유를 표시한 실험군은 대조군보다 작품 열람 수가 20%, 열람 전환율이 19% 높았으며, 레이블별 분석으로 개인화 추천과 콜드 유저의 특성도 살펴봤다. 추천 이유는 사용자 신뢰를 돕는 동시에 모델의 효과를 정량적으로 해석하고 개선 방향을 찾는 도구가 될 수 있다는 점을 보여줬다.
- 블랙박스 추천 모델에는 사후 설명 방식을 적용해, 실제 모델이 사용한 이력·메타데이터와 추천 결과의 관련성을 분석할 수 있다.
- 추천 이유는 다시 보기, 함께 본 작품, 선호 작품, 장르·태그·작가 관심사, 인기, 높은 전환율 등으로 구분해 제공했다.
- 추천 이유별 노출과 열람 전환을 나눠 보면 모델의 강점과 개선 지점을 진단하는 데 도움이 된다.
- 콜드 유저는 소비 이력이 적어 관련성 높은 작품을 찾기 어렵다. 적은 이력도 활용하고, 선호 정보를 직접 받는 웰컴 추천을 고려할 수 있다.
소개
실제 서비스 되는 추천 시스템의 추천 모델은 복잡해지고, 다양한 intertaction 데이터를 사용하고, 깊은 데이터 파이프라인(후보군 생성 → 랭킹 → 필터링 → 다양화)을 갖고 있습니다. 이런 이유로 추천 모델의 개선을 통해 지표가 상승되었을 때 그 이유와 효과를 잘 이해하고, 쉽게 설명하기 어렵습니다. 이런 문제점을 해결하기 위해 카카오웹툰에 Explainable Recommendation을 적용하고 분석했던 사례를 이야기하고자 합니다. Explainable Recommendation은 - 사용자에게는 추천 결과의 추천 이유를 함께 제공하여 알고리즘의 투명성, 설득력, 신뢰감을 높여 사용자 만족도를 높이고 - 추천 기술 엔지니어에게는 개발한 추천 모델의 추천 이유를 정량적으로 해석하고 지표에 어떻게 영향을 주었는지 분석적으로 해석할 수 있습니다. 이는 지속적으로 올바른 방향으로 추천 시스템을 개선할 수 있는 것을 의미합니다. 또한 Explainable Reco...
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