올리브영 사용자 행동 데이터로 학습한 상품 유사도 언어 모델: 전통적 속성 기반 추천을 넘어선 의미론적 유사도 모델링

올리브영은 방대한 상품 속성 및 성분 데이터를 활용하여 사용자 행동 기반의 추천 모델을 개발했습니다. 이 글은 특히 사용자가 상품을 탐색할 때 유사 상품을 추천하는 '유사 상품 모델'에 초점을 맞춥니다.

기존의 전통적인 속성 기반 추천을 넘어, 검색 로그를 기반으로 학습한 언어 모델을 통해 상품 간의 의미론적 유사도를 파악하고 이를 추천에 활용하는 방법을 소개합니다. Query와 Value의 관계를 모델링하는 추천 시스템의 핵심 구조를 설명하며, 이를 통해 고객에게 더욱 정교하고 개인화된 상품 추천 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.