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

문제배달앱 리뷰가 5점에 몰리는 별점 인플레이션 때문에 별점만으로는 가게 변별이 안 되고, 사용자가 리뷰 본문을 일일이 읽어야 한다.
접근고성능 LLM 을 LLM-as-a-Judge 로 두고 리뷰의 진심도를 라벨링한 뒤, ELECTRA 기반 사내 모델에 지식 증류로 옮겼다. 리뷰 수가 적은 가게는 베이지안 스무딩으로 보정하고, 사용자 선호 모델과 결합해 카테고리 편향을 풀었다.
결과CTR 상승을 유지하면서 주문 전환율(iCVR) 이 크게 올랐고, AI 추천 가게에서 첫 주문한 사용자의 재주문율이 54% 개선됐다.
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