무신사가 검색 품질을 관리하는 방법

이 글은 무신사에서 검색 품질을 관리하기 위해 사용하는 평가 지표인 mAP(mean Average Precision)에 대해 상세히 설명합니다. 이전 글에서 언급된 '무신사 추천순' 상품 정렬 모델의 성능 평가에 mAP가 활용된다는 점을 바탕으로, 검색 결과의 정렬 순서를 고려한 평가 지표인 MRR, mAP, nDCG를 비교 분석합니다.

각 지표의 계산 방식과 장단점을 설명하며, 특히 mAP가 MRR보다 정교하고 효율적으로 모델 성능을 측정할 수 있다고 판단하여 주요 지표로 선정되었음을 밝힙니다. 이를 통해 검색 서비스 개선에 기여하는 평가 방법론을 공유합니다.