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AI / ML·라포랩스 (퀸잇)라포랩스 (퀸잇)·

추천시스템을 바꾼다는 것: 구조적 선택이 유저 행동을 어떻게 바꾸는가

문제기존 Item-based Collaborative Filtering 기반 추천이 인기 상품으로 수렴하고 카탈로그 커버리지가 줄며 규모 확장 시 비용이 늘어, 추천이 점점 뻔해지는 현상이 나타났다.
접근Multi-Behavior 그래프 임베딩 기반 Retrieval로 후보를 새로 짜고, Deep & Cross Network·TransAct Sequential Modeling으로 Reranking, 반복 노출에 대한 Negative Feedback 학습, 텍스트 기반 Semantic Embedding으로 행동 이전 의미 신호까지 반영하는 4단계 구조 개편을 진행했다.
결과연관 상품 지면 GMV +3.86%·주문 +4.41%, Negative Feedback GMV +2.55%, Semantic Embedding 미구매 유저 GMV +7.9%, 숏츠 거래액 +130%를 달성하고, 다음 목표를 단기 반응에서 LTV·Retention 직접 최적화로 전환할 계획.
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