아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까?

간단 소개

아자르의 AI 추천 모델은 투 타워 아키텍처와 세션 기반 추천을 통해 성능과 효율성을 높였습니다.

AI Summary

AI 추천 알고리즘 도입의 중요성
- 휴리스틱 알고리즘의 지연 문제를 해결하고, 새로운 데이터에 적응하여 일관된 성능을 유지합니다.
- 유저 맞춤형 추천을 통해 서비스 만족도와 리텐션을 높여 경쟁 우위를 확보합니다.
투 타워 아키텍처 기반 모델링
- 뉴럴 네트워크 기반의 투 타워 아키텍처를 사용하여 유저 임베딩 벡터와 피어 임베딩 벡터를 생성하고, 내적을 통해 대화 시간을 예측합니다.
- 세션 기반 추천을 통해 신규 유저에게 더 나은 경험을 제공하고, 인과 트랜스포머를 활용하여 유저 임베더를 구성합니다.
CUPID 모델 및 성능
- 피쳐 임베딩과 세션 임베딩을 분리하여 처리하는 CUPID 모델을 통해 레이턴시 문제를 해결하고, 유저 선호도를 빠르게 반영합니다.
- 오프라인 및 온라인 성능 검증 결과, Wide&Deep 모델 대비 AUROC과 MSE 모두에서 우수한 성능을 보였습니다.