추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가
추천시스템을 후보 생성, 리랭킹, 피드백 반영, 의미 기반 초기화로 단계적으로 재설계했습니다. 그 결과 다양성, 전환, 거래액 같은 지표 개선과 함께 유저 탐색 흐름을 더 건강하게 만들었습니다.
#추천시스템#Graph#LLM
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추천시스템 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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엔카닷컴 AI 개발/기획 공모전 안내
엔카닷컴이 대학(원)생 대상 AI 개발/기획 공모전을 개최했습니다. 차량 데이터 기반 모델 개발과 LLM 서비스 기획 아이디어를 모집했습니다.
#LLM#검색#추천시스템
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밑바닥에서 개선한 추천시스템 with Two-Tower Model
Two-Tower 모델로 추천시스템의 후보 검색 단계와 학습 방식을 개선한 적용 사례를 다루었습니다. In-Batch Sampled SoftMax, LogQ Correction, ScaNN 활용과 운영 모니터링까지 함께 소개했습니다.
#추천시스템#Two-Tower#TensorFlow
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무신사의 AI 기반 상품 추천 및 검색 시스템 구현 사례
무신사는 스냅 이미지와 자연어를 활용한 AI 추천·검색 프로토타입을 AWS 기반으로 구현했습니다. 실제 데이터 평가에서 높은 정확도를 보였지만, 일부 이미지 조건에서는 한계도 확인했습니다.
#LLM#검색#추천시스템
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AWS Summit Seoul 2025 스케치
AWS Summit Seoul 2025에서 생성형 AI 중심의 세션과 Expo를 체험한 소감과 인사이트를 정리했습니다. AWS 서비스가 실제 산업에 어떻게 적용되는지 다양한 사례로 살펴보았습니다.
#AWS#LLM#검색
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서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
네이버는 서치피드 SURF로 검색을 결과 나열이 아닌 연속적 탐색 경험으로 확장했습니다. LLM 기반 임베딩, 맥락텍스트, 실시간 피드백으로 개인화와 최신성을 함께 강화했습니다.
#검색#LLM#RAG
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서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결
HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
네이버 홈피드 썸네일을 AI와 VLM으로 개선해 CTR을 높인 사례를 소개했습니다. 기술 적용과 함께 예쁜 썸네일의 기준을 분석한 점이 핵심입니다.
#LLM#VLM#CTR
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HCX-VLM과 함께 홈피드를 더 예쁘게 바꿔보자!
딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
추천시스템에서 상관관계만 학습할 때 생기는 편향과 누락 문제를 인과추론 관점에서 설명했습니다. 전환율 예측에서는 MTL과 IPW, DR을 결합한 방법으로 성능을 높이는 흐름을 소개했습니다.
#ML#추천시스템#인과추론
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딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
머신러닝으로 퀸잇의 퀀텀 점프를 이끌어낸 엔지니어, 하홍석
라포랩스 ML 엔지니어 인터뷰로, 퀸잇의 개인화 추천 고도화와 ML 활용 범위를 소개했습니다. 고객·플랫폼 효용과 빠른 PoC를 기준으로 기술을 선택하는 방식도 다뤘습니다.
#ML#추천시스템#A/B 테스트
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자연어처리 모델을 활용한 개인화 추천시스템
자연어처리의 토픽 모델링을 개인화 추천에 적용하는 방식을 소개했습니다. 사용자 행동 데이터를 바탕으로 관심 주제를 추출해 맞춤형 추천을 구성하는 개념을 설명했습니다.
#NLP#추천시스템#토픽 모델링
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