연관 키워드 추천

연관 키워드 추천 시스템 구축 배경

• '여기어때'는 고가의 GPU나 복잡한 모델 대신 적정 기술로 연관 키워드 추천 시스템을 구축.
• 연관 키워드는 동시 검색 패턴과 지역적 & 맥락적 타당성을 만족해야 함.
• 데이터는 동의어 파편화, 도메인 특화 (명사 중심), 롱테일 분포, 시퀀스 패턴 등의 특징을 가짐. Word2Vec 모델 선정 및 초기 문제점
• 모델 선정 기준은 근접성, 전역적 관계, 행동 기반 연관성 학습.
• Word2Vec을 최종 선정, 텍스트 정규화 후 학습.
• 초기에는 Initialization Problem으로 비연관 키워드 (예: '홍대입구역'과 '가톨릭 목포 성지')가 추천되는 품질 저하 발생. 하이브리드 파이프라인을 통한 문제 해결
• 롱테일 키워드 손실을 피하기 위해 min_count 대신 하이브리드 파이프라인 적용.
• Word2Vec으로 후보 생성 후, Co-occurrence Filtering으로 실제 동시 출현 여부 통계적 검증.
• 이를 통해 노이즈 제거 및 지역적 & 맥락적 타당성 높은 추천 결과 확보.