P여도 문제없어! ‘다음 여행지 추천’ 서비스 개발기 - 24편 - 세션 기반의 다음 장소 추천받기

간단 소개

티맵의 여행 데이터 분석을 통해 세션 기반 추천 시스템을 개발하고, 사용자 맞춤형 여행 경험을 제공하고자 합니다.

AI Summary

여행 데이터 분석 및 세션 기반 추천 시스템
- 티맵의 방대한 주행 데이터를 활용하여 여행 패턴을 정의하고 추출, 숙박과 여행지를 포함한 데이터를 '여행'으로 정의.
- 여행 세션의 특성을 파악하기 위해 EDA를 진행, 일별 분포, 시간대별 출발 분포, 주행 시간, 목적지 간 이동 등을 분석.
세션 기반 추천 모델 실험 및 결과
- **Session-Based 추천 시스템(SBRS)**을 활용, RNN, Transformer, CNN, GNN 등 다양한 모델을 실험.
- GNN 기반 모델이 좋은 성능을 보였으며, 특히 MSGIFSR 모델은 사용자 의도를 포착하는 데 효과적임을 확인.
- 데이터 확대, 필터링, 시간 정보 추가, 데이터 증강 등의 추가 실험을 통해 추천 성능을 개선.
향후 과제 및 기대 효과
- 정량 평가와 실제 서비스 피드백 간의 괴리 해소, MLOps 구축, 모델 최적화 등 과제가 남아있음.
- 티맵 데이터의 우위를 활용하여 사용자 여정에 즐거움을 더하는 서비스로 발전 기대.