“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화
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AI 요약
이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
이 게시물은 장바구니 담긴 상품들의 시퀀스 맥락을 반영해 함께 구매할 상품을 더 잘 추천하도록 모델 고도화한 내용 소개
접근
2-stage: Node2Vec 기반 상품·카테고리 임베딩 생성 후 Transformer로 시퀀스 기반 다음 상품 예측
그래프 고도화
- 상품-카테고리-카테고리 연결 추가 및 Weighted Random Walk로 시퀀스 생성
- Metapath 제약과 Bayesian Smoothing으로 노이즈·희소성 완화
학습 및 손실
- Multi-task(상품·카테고리) 학습과 Focal Loss 적용으로 롱테일 대응
성과
- 오프라인 Hit Rate@10 40~120% 향상 및 카테고리 다양성 대체로 증가
- 온라인 A/B: 전체 담기율 28%↑, 바로담기율 30%↑, 주문율 36%↑
