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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
장바구니 보완재 추천 모델 개발기
이 게시물은 컬리 앱의 장바구니 바텀시트에 적용한 보완재 추천 모델 개발 사례를 소개합니다.모델 컨셉 및 선택
- 구매 의사결정의 마지막 단계에 있는 유저를 대상으로 보완재 상품 추천
- Transformer 기반 BERT4Rec 모델 선정 및 활용
데이터 전처리 및 평가
- 카테고리 간 보완재 관계를 NPMI 지표로 정량화하여 학습 데이터 개선
- HR@5, MRR@5 등 오프라인 지표 측정과 정성 평가를 병행
후처리 및 서비스 적용
- 추천 결과의 카테고리 편중을 Spotify 셔플링 알고리즘을 참고한 로직으로 완화
- A/B 테스트에서 장바구니 전환율과 구매량 약 100% 상승 확인
향후 과제
- 개인화 피쳐 추가 및 학습 효율 개선
- 지속적인 실험과 검증으로 추천 품질 향상 계획