토스 쇼핑 추천 시스템 개요

이 게시물은 토스 쇼핑이 수백만 사용자와 상품을 연결하는 멀티 스테이지 개인화 추천 시스템을 소개합니다.

사용자 유형과 추천 필요성

• 목적형 사용자: 명확한 구매 목표를 가진 사용자
• 탐색형 사용자: 명시적 구매 목적 없이 다양한 상품을 탐색하는 사용자, 토스 쇼핑에서 비중이 높음
• 추천 시스템은 사용자 경험 향상 및 구매 전환율 증가에 필수적

멀티 스테이지 추천 시스템 구조

• Retrieval: Two-Tower, Graph Neural Network, Transformer 기반 시퀀스 모델로 후보 상품 빠르게 선별
• Ranking: DeepFM, DLRM, DCN, ESMM 등 다양한 예측 모델로 후보 상품 점수화 및 정렬
• Re-ranking: 다양성, 신선도, 비즈니스 로직을 반영하여 최종 추천 결과 조정

결론

토스 쇼핑은 탐색형 사용자 특성에 맞춰 점진적 후보 정제 방식을 통해 자연스러운 상품 발견과 구매를 지원합니다.