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Two-tower 모델 기반 개인화 추천
개인화 추천에서 Two-tower 모델 접근 방식을 선호합니다. 사용자와 아이템을 각각 독립 인코더로 임베딩하고, 내적으로 유사도를 계산하는 구조가 대규모 후보 검색에서 계산 효율과 품질을 동시에 만족시키기 때문입니다. 이전 프로젝트에서 동영상 추천 시스템을 구축했는데, 사용자 시청 이력과 아이템 메타데이터를 별도 인코더로 처리해 온라인 서빙 시 아이템 임베딩을 미리 캐싱했습니다.
데이터 활용으로는 클릭, 완주율, 공유, 저장 이력을 가중 임플리시트 피드백으로 변환해 훈련 신호를 풍부하게 구성했습니다. 콜드 스타트 문제는 콘텐츠 메타데이터(장르, 태그, 영상 길이)를 아이템 인코더에 포함해 신규 아이템도 즉시 추천 가능하도록 해결했습니다.
문제 해결 접근으로 오프라인 Recall@50 측정과 온라인 A/B를 병행해 정책 변경 효과를 검증했고, 결과적으로 클릭률 14% 향상을 달성했습니다.
이 결의 특징
Two-tower 구조를 선택한 이유가 계산 효율과 품질 동시 만족이라는 맥락으로 먼저 등장하고, 아이템 임베딩 미리 캐싱이라는 서빙 설계까지 연결됩니다. 클릭·완주율·공유·저장을 가중 임플리시트 피드백으로 변환했다는 데이터 처리 방식이 구체적으로 나오고, 콜드 스타트 해결로 콘텐츠 메타데이터를 인코더에 포함했다는 설계가 뒤따릅니다. Recall@50 오프라인 평가와 A/B 온라인 검증의 병행이 실험 엄밀성 흔적으로 남습니다.
면접관이 다음에 할 행동
가중 임플리시트 피드백 변환이 언급됐을 때 면접관이 '클릭·완주율·공유 각각에 어떤 가중치를 부여했고, 그 비율은 어떻게 결정했는가'를 파고들 가능성이 높습니다. 비즈니스 목표와 가중치 설계를 연결한 과정이 준비돼 있으면 시스템 설계 의도가 명확해지는 흐름이 나타납니다.