Weighted Random Shuffling Algorithms

이 글은 광고 서빙 및 최적화 프로덕트인 버즈애드에서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 Weighted Random Shuffling (WRS) 알고리즘을 소개합니다. 광고 효율을 높이기 위해 스코어링 과정이 필수적이지만, 기존의 결정론적 방식은 CTR 변화, 사용자 피로도 증가, 콜드 스타트 문제 등 여러 한계를 가집니다.

WRS는 이러한 문제들을 해결하기 위한 랜덤 알고리즘으로, 주어진 가중치를 고려하여 아이템을 샘플링하면서도 한 번 뽑힌 아이템은 다시 고려하지 않는 방식입니다. 이를 통해 편향된 데이터 기반의 아이템 선택 문제를 완화하고, 시간 및 조건에 따라 변하는 CTR 값을 효과적으로 반영하여 광고 노출 최적화를 돕습니다.