핵심 요약
NAVER D2의 Multi-interest MINER를 KREAM 실서비스에 적용해 허브니스 문제를 해결하고 과노출 상품을 제거했으며, 노출 상품 종류를 25% 늘리고 구매 지표를 유지하는 효과를 얻었습니다.
구현 방법
- 다중 관심사 기반 MINER 아키텍처를 여러 지면에 적용
- 점수 분해(유저 의존 성분 vs 유저 무관 성분) 및 centering, bias 분리로 개선
- 추천 결과의 다양화 및 분포 지표 기반 평가 체계 도입
주요 결과
- 과노출 상품 전량 제거
- 노출 상품 종류 25% 증가
- 구매 지표 유지