핵심 요약
넷플릭스 MAPS는 멀티모달 임베딩으로 자산 개인화를 초기 시점부터 가능하게 하고, 단일 모델로 다섯 캔버스의 신호를 공유합니다. CLIP 임베딩과 자산 ID 임베딩을 결합한 표현으로 새 자산도 즉시 개인화되며, MediaFM 기반 비디오 프리뷰와 쿼리-텍스트 매칭으로 검색·재생 품질을 향상합니다.
구현 방법
- Artwork Personalization: e_id(a)와 e_a를 결합한 후 MLP로 h_a 생성
- 다섄된 캔버스: 5개 캔버스 데이터를 하나의 유니파이드 모델로 학습
- 가중치 기법: ρ 기반 장기 보상 가중치로 캔버스 간 혼합
- 쿼리 대응: CLIP 텍스트 임베딩과 이미지 임베딩의 코사인 유사도 결합, α로 가중치 제어
- 비디오 프리뷰: MediaFM 샷 임베딩을 자산 표현에 통합
- 평가 방식: IPS 오프라인 평가, 탐색 트래픽 활용 온라인 A/B
주요 결과
- 오프라인 Short-panel에서 IPS 5.691% 상승
- 온라인 A/B에서 V3가 유의미한 상승
- V3의 결합 효과가 가장 크며, 신호 공유로 콜드스타트를 해소
