AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발

간단 소개

무신사 2.0은 AI 기반 추천 시스템을 통해 개인화된 패션 큐레이션을 제공하고 사용자 만족도와 매출을 향상시켰습니다.

AI Summary

무신사 2.0 추천 시스템 개편
- 기존 추천 시스템의 한계 극복을 위해 시나리오 기반 설명 가능한 추천 시스템 구축
- 사용자 만족도와 매출 증대 목표, 60개 이상의 추천 시나리오 제공
- 개인화된 시나리오, 콜드스타트 유저 대응, 추천 신뢰성 향상
추천 시나리오 및 AI/ML 기술
- 실시간 반응형, 액션 기반, 유저 선호도 기반, 트렌드 기반 시나리오 그룹 구성
- 코어 모델(PinSage, Bert4Rec)을 활용하여 유저 선호도 추출 및 유사 요소 추천
- 요소 재정렬 모델(DeepFM)을 통해 추천 품질 향상 및 시나리오 순서 최적화
시스템 아키텍처 및 성과
- 로그 및 메타 정보 수집, 시나리오 생성, API 영역으로 구성된 아키텍처
- PDP 전환율 156%, 인당 클릭 수 129% 향상 등 긍정적인 성과 달성
- 향후 상품 속성 발굴, 유저 선호 모델 고도화, A/B 테스트 환경 개선 계획