핵심 요약
케이뱅크 테크가 MLOps 기반의 개인화 Content 추천 시스템을 개발하고 AWS 기반 파이프라인으로 학습-서빙-모니터링을 자동화했습니다.
구현 방법
- 후보군 생성으로 카테고리 후보를 구성하고 최신 행동으로 노출을 Refresh해 최종 카테고리 수를 확장
- Recall-다양성(재현성/Novelty/MAB) 결합으로 후보군의 다양화를 구현
- Re-ranking은 LightGBM으로 예측 확률을 산출하고 Post-processing으로 필터링/피로도 관리 반영
주요 결과
- 12주 교차 실험으로 개인화 배너의 효과를 확인했고, 카테고리 경험 수가 증가했습니다
- 향후 Explicit Feedback(Zero party data) 수집 계획으로 정확도 향상을 목표로 합니다
