추천 후보는 많을수록 좋을까? TopK를 최적화해 전환율을 높인 방법
추천 후보 TopK를 정수계획법으로 최적화해 후보 수를 절반으로 줄이고 전환율을 높였습니다. 후속 실험으로 다양성 저하를 보완하며 사용자별 TopK 배정 가능성을 검토합니다.
#추천 시스템#TopK#정수계획법
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오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #2
검색·디스플레이 광고 내재화 과정에서 Two Tower와 SASRec 기반 후보 생성을 고도화했습니다. Calibration·랭킹 손실·피처 표현 개선으로 CTR과 광고 수익 지표를 높였습니다.
#Two Tower#SASRec#추천 시스템
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오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #1
검색·추천 결합과 실험 자동화로 광고 내재화 초기의 낮은 CTR 문제를 개선했습니다. 실시간 지표와 서버 기반 설정으로 빠른 실험·런칭 사이클을 구축했습니다.
#검색 광고#추천 시스템#pCTR
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개인화 추천 시스템 1편 - 유저의 행동은 “언어”일까? : Collaborative Embedding 구축기 (feat. Knowledge Distillation)
상품 텍스트와 행동 시퀀스를 결합한 Collaborative Embedding 추천 모델을 구축했습니다. 지식 증류로 검색 성능을 높이고 A/B·CRM 테스트의 지표 개선을 확인했습니다.
#추천 시스템#Transformer#RQ-VAE
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고객 행동 기반 실시간 딥 뉴럴 추천 시스템 : ForYou
고객 행동 로그와 시퀀스 패턴을 학습하는 실시간 개인화 딥러닝 추천 시스템을 소개했습니다. 최근 고객 행동을 바탕으로 관심 가능성이 높은 상품을 추천합니다.
#ML#추천 시스템#개인화
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고객 행동 기반 실시간 딥 뉴럴 추천 시스템 : ForYou