Explainable Recommendation in 카카오웹툰 / if(kakao)2022

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...