“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화

배달의민족의 장보기·쇼핑 서비스에서 고객의 장바구니에 담긴 상품들을 기반으로 연관 상품을 추천하는 모델의 개선 과정을 공유합니다. 기존에는 Item2Vec 방식을 사용하여 주문 데이터 기반으로 상품 임베딩 유사도를 계산해 추천했지만, 이 방식은 대체재 편향 문제가 발생하여 함께 구매할 만한 상품 추천 성능이 저하되었습니다.

본 글에서는 이러한 한계를 극복하고, 장바구니에 담긴 상품들의 맥락을 더 잘 이해하여 추천 성능을 개선한 경험을 소개합니다. 추천 시스템과 기본적인 머신러닝 개념에 익숙한 독자를 대상으로, 시행착오와 개선 과정을 상세히 다룹니다.