네이버 홈피드 개인화 추천 시스템

이 게시물은 네이버 검색 홈 하단에 위치한 개인화 추천 피드인 홈피드 서비스의 핵심 기술과 개발 과정을 다룹니다.

주요 내용

• 다양한 콘텐츠 풀과 사용자 컨텍스트를 기반으로 한 리트리버 및 랭커 구조
• 사용자의 최근 행동을 반영하는 After Search, Click2Click 리트리버 도입 사례
• LLM을 활용한 사용자 태그 및 주제 분류기 적용
• DCN, MDE 랭커를 통한 클릭 및 만족도 예측과 추천 다양성 확보
• Rank1 콘텐츠 최적화로 첫 노출 콘텐츠의 중요성 강조

향후 계획

• LLM 기반 임베딩 모델 고도화 및 TransAct 모델 도입
• 사용자 세분화와 장단기 관심사 반영 강화