오프라인과 온라인 A/B 테스트를 통해 오픈챗 추천 모델 개선하기

LINE의 오픈챗 서비스에서 개인화 추천 모델을 개선하는 과정을 공유하는 글입니다. 오픈챗은 사용자의 관심사에 따라 익명으로 대화할 수 있는 서비스로, 모바일 앱 메인 페이지에서 추천 오픈챗을 제공합니다.

이 서비스는 빠르게 변화하는 사용자 행태와 다양한 콘텐츠 특성 때문에 모델 개선이 중요합니다. 글에서는 특히 오프라인 및 온라인 A/B 테스트를 통해 추천 모델의 성능을 어떻게 향상시켰는지 구체적인 방법론과 결과를 설명합니다.

ML 엔지니어 관점에서 추천 시스템의 복잡성과 데이터 특성을 고려한 모델링 접근 방식을 다룹니다.