티
티맵모빌리티
November 28, 20231회
“여기가 집이 맞나요?”AI로 주소 등록 유도한 결과는 - 25편 – 집 추천을 위한 CDP 활용과 딥러닝 모델링
간단 소개
티맵은 딥러닝 기반 집 추천 서비스를 통해 사용자 편의성을 높이고 개인화된 AI 경험을 제공합니다.
AI Summary
- 티맵 집 추천 서비스 개요
- 티맵은 내비게이션 사용 편의성 향상을 위해 집 추천 서비스를 도입, CDP 활용 및 딥러닝 모델링을 적용함.
- NIS(Neural Information Seeking) 강화를 통해 개인화된 AI 서비스 경험을 제공하고자 함.
- 딥러닝 모델 선정 및 특징
- 초기 추천 모델(협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링)의 한계를 극복하기 위해 DLRM 모델을 선택함.
- DLRM은 다양한 피처(고객 메타 정보, 행동 정보)를 활용, Wide & Deep 구조, 비선형 관계 학습, 대규모 데이터 처리에 강점을 가짐.
- 집 추천 구현 및 결과
- 카테고리 레벨 모델 학습을 통해 Cold Start 문제 및 학습 비용 문제를 해결함.
- Shannon 엔트로피 모델을 활용하여 추천 대상 필터링, False Positive Rate을 줄임.
- iOS 사용자의 전환율이 Android보다 높게 나타났으며, 2차 캠페인에서는 추천 이탈률을 낮추는 방향으로 운영 예정임.
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