딸깍으로 안되는 Multi-interest 개발기
AI
딸깍으로 안되는 Multi-interest 개발기
두줄요약
Multi-interest 추천 모델을 KREAM에 적용하며 발생한 상품 과노출 문제를 분석했습니다. 점수 성분 분리와 다양화 전략으로 노출 종류를 늘리고 구매 지표를 유지했습니다.
문제 상황
- KREAM 인기 상품 추천에서 특정 상품이 전체 사용자에게 동시에 노출되는 hubness 현상
- Multi-interest 추천 모델 MINER의 여러 지면 적용 과정에서 노출 편중 문제 발생
원인 분석
- 추천 점수를 사용자 의존 성분과 사용자 무관 성분으로 분해
- 세 가지 가설의 실측 검증을 통한 사용자 무관 성분의 과도한 영향 확인
해결 방법
- centering과 bias 분리를 통한 사용자 무관 성분 제거
- 추천 결과 다양화와 분포 지표 기반 평가 체계 도입
성능/운영 포인트
- 과노출 상품 전량 제거와 노출 상품 종류 25% 증가
- 구매 지표 유지와 논문 모델 실서비스 적용 전 점검 항목 제시
