속성을 활용한 추천 고도화 : Part 1. 무신사만의 패션 택소노미 구축기

이 글은 무신사에서 추천 시스템 고도화를 위해 패션 상품의 메타데이터를 체계적으로 구축하는 과정, 특히 '패션 택소노미'를 설계하는 Part 1을 다룹니다. 패션 분야의 주관적이고 모호한 속성 표현(예: 푸퍼 자켓, 패딩, 크롭, 숏 등)으로 인해 발생하는 데이터 비일관성 문제를 해결하기 위해, 기존의 카테고리, 필터, 태그 방식의 한계를 지적합니다.

무신사는 이러한 문제를 극복하고 추천, 검색 등 데이터 프로덕트의 기반이 될 일관되고 체계적인 상품 속성 정보를 구축하고자 합니다. Part 1에서는 이러한 패션 택소노미 구축의 배경과 필요성을 설명하며, 향후 AI 자동화를 통한 추천 서비스 구현의 초석을 다집니다.