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추천 기술 블로그 글

추천 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.

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#검색285#LLM995#ML283#UI/UX395#개인화7#AWS635#Kafka228#OpenSearch47#지식 증류10#cloud422#자동화304#RAG228

최신 게시글

20개 표시

AI

GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기

GS SHOP이 영상의 소구 포인트를 추출해 추천 신호로 바꾸고, 기존 추천 엔진과 결합한 Hybrid 시스템을 구축했습니다. A/B 테스트에서 클릭과 주문, 전환율이 모두 개선되었습니다.

#Amazon Bedrock#추천#OpenSearch
4400

AI

GS SHOP의 영상 기반 AI 상품 추천 플랫폼 구축기

GS SHOP이 영상 이해 모델과 생성형 AI를 조합해 숏픽 추천을 Hybrid 구조로 고도화했습니다. 소구 포인트 기반 임베딩으로 추천 품질과 전환 성과를 함께 개선했습니다.

#AWS#LLM#검색
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AI

별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기

LLM으로 리뷰의 진심을 점수화해 별점만으로는 보이지 않던 맛집 변별력을 높였습니다. 지식 증류와 개인화 리랭킹을 더해 추천 품질과 전환율을 함께 개선했습니다.

#LLM#지식 증류#추천
9200

AI

AI 주도 개발로 4050 커머스 혁신…에이전틱 플랫폼 도약

라포랩스가 40~50대 고객을 위한 커머스 플랫폼으로 AI 기반 개인화와 추천 전략을 강화했습니다. 패션을 넘어 뷰티·리빙·식품까지 확장하며 라이프스타일 플랫폼으로 성장하고 있습니다.

#커머스#개인화#추천
8300

기타

왓챠피디아, 취향을 기록하는 아카이브

왓챠와 왓챠피디아의 관계를 브랜드 관점에서 정리한 글입니다. 기록을 통해 취향을 발견하는 아카이브로서 왓챠피디아의 구조를 설명했습니다.

#브랜드#UI/UX#추천
4300

기타

2025 FLO의 여정: 취향의 발견에서 팬 경험까지

FLO가 음악 발견부터 몰입, 팬 경험까지 이어지는 사용자 여정을 확장한 과정을 소개했습니다. 1.2억 곡 라이브러리와 기기 연동, 아티스트 콘텐츠로 청취 경험을 넓혔습니다.

#UI/UX#ML#추천
100

AI

[인턴십] 2026 NAVER AI CHALLENGE를 소개합니다.

2026 NAVER AI CHALLENGE 인턴십 모집을 안내하는 글입니다.\nAI 프로젝트를 현업 엔지니어와 함께 수행하며 과제형 실무 경험을 쌓을 수 있습니다.

#파이프라인#logging#검색
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기타

[DAN25] 기술세션 영상이 모두 공개되었습니다.

DAN25에서 공개된 기술세션 영상과 주요 발표 5개를 소개했습니다. 네이버의 AI, 검색, 개인화, 로그 파이프라인 적용 사례를 확인할 수 있습니다.

#LLM#검색#추천
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AI

광고로 유입된 순간, 추천이 시작됩니다.

광고 유입 유저의 낮은 구매 전환 문제를 추천 맥락 연결로 개선한 사례를 소개했습니다. 광고 성격과 상품 정보를 첫 세션 추천에 반영해 전환율을 높였습니다.

#추천#AI Agent#검색
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AI

NOL은 어떻게 당신의 다음 여행지를 알고 있을까?

NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.

#추천#검색#ML
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AI

엔카닷컴 AI 블로그를 시작합니다!

엔카닷컴이 방대한 중고차 데이터 문제를 해결하기 위한 AI 블로그 시작을 알렸습니다. 검색, 추천, 상담 등 다양한 영역의 도입 경험과 시행착오를 꾸준히 공유할 예정입니다.

#검색#추천#자동화
800

AI

어피닛, 2분기 매출 387억 원 달성…세전이익 81억 원

어피닛이 AI 기반 금융상품 추천과 리스크 관리로 2분기 역대 최대 실적을 거뒀습니다. 연간 세전이익 목표도 상향하며 AI 금융 플랫폼 경쟁력 강화에 나섰습니다.

#핀테크#추천#리스크 관리
000

기타

2025 미식관 리뉴얼 오픈기

미식관은 신규 고객 유입 저하와 스테디셀러 편중 문제를 개선하기 위해 리뉴얼을 진행했습니다. 토글, 개인화, 커뮤니티, 테마 큐레이션을 적용해 방문자와 매출을 함께 끌어올렸습니다.

#이커머스#개인화#추천
10300

AI

올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링

기존 속성 기반 상품 유사도 추천의 한계를 보완하기 위해 검색 로그를 활용한 의미론적 유사도 언어 모델을 설계했습니다. 신규 상품까지 포함한 학습과 정량 검증으로 추천 성능과 커버리지를 함께 개선했습니다.

#ML#추천#Language Model
7100

기타

사용자 경험 개선을 위한 올리브영 테크팀 아이디어톤 현장 전격 공개!

올리브영 테크팀이 워크숍에 아이디어톤을 더해 사용자 경험 개선 아이디어를 발굴했습니다. 문제 정의와 협업 중심 운영을 통해 실제 서비스 개선으로 이어갈 기반을 마련했습니다.

#UI/UX#아이디어톤#프로토타이핑
4000

AI

[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ① 홈피드와 교차 도메인 컨텍스트

네이버 홈피드는 검색과 다른 서비스의 사용자 컨텍스트를 함께 활용해 개인화를 강화했습니다. LLM 기반 AiRScout로 관심 주제 추출과 검색 의도 세분화를 수행해 추천 품질을 높였습니다.

#LLM#검색#추천
5800

AI

[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ③ 사용자 관심 주제 추출

홈피드 추천 고도화를 위해 LLM으로 사용자 관심 주제를 세분화하는 분류기와 선호도 추출 방식을 소개했습니다. 데이터 증강과 지식 증류, 가이드 생성으로 안정성과 클릭률 개선 효과를 확인했습니다.

#LLM#검색#추천
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AI

[에이닷 미디어 에이전트] 대화형 콘텐츠 탐색은 어디까지 왔을까

에이닷 미디어 에이전트의 대화형 콘텐츠 탐색 구조와 핵심 기술을 설명했습니다. LLM, RAG, 선제 추천을 활용해 개인화된 검색 경험을 강화했습니다.

#LLM#RAG#prompt
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AI

AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발

무신사 2.0에서 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템을 구축한 사례를 소개했습니다. 장기·단기 행동을 함께 반영해 개인화와 다양성을 높이고, A/B 테스트와 모니터링으로 운영했습니다.

#추천 시스템#LLM#Graph
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백엔드

ksqlDB 실시간 Join으로 뉴스 추천 만들기

ksqlDB Join으로 뉴스탭 로그와 유저 클러스터 정보를 실시간 결합해 추천용 데이터를 만들었습니다. 외부 DB 조회를 줄이고 파티션과 조인 키를 맞춰 정확한 실시간 처리를 보장했습니다.

#ksqlDB#Kafka#Join
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