홈피드: 네이버의 진입점에서 추천 피드를 외치다! 추천 피드 도입 고군분투기

간단 소개

네이버 홈피드 추천 시스템의 핵심 기술, 랭킹 로직, Rank1 콘텐츠 최적화 전략 및 LLM 활용 사례를 소개합니다.

AI Summary

홈피드 서비스 개요
- 네이버 검색 홈 하단에 위치한 개인화 추천 서비스로, 사용자 활동 기반 맞춤 콘텐츠 제공
- 다양한 콘텐츠(블로그, 카페, 네이버TV 등)를 개인화하여 제공하며, 사용자 반응이 긍정적임
추천 시스템 핵심 기술
- DCN 랭커를 도입하여 사용자/콘텐츠 특징을 반영, 클릭률 상승 효과
- MDE 랭커를 개발하여 클릭 외 만족도까지 고려, 체류 시간 증가
- Calibration 로직을 통해 추천 결과의 다양성 확보
- LLM을 활용하여 사용자 태그 생성 및 주제 분류기 고도화
Rank1 콘텐츠 최적화
- Rank1 콘텐츠의 중요성을 강조하며, 사용자 행동/관심사 기반 리트리버 모델 최적화
- After Search, Click2Click 등 다양한 리트리버를 활용하여 사용자 맞춤형 추천 제공
- 리트리버 밴딧 모델을 통해 사용자 특성에 맞는 리트리버 선택