“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화

핵심 내용

• 장바구니에 담긴 상품의 맥락을 이해해 함께 구매할 만한 상품을 추천하는 모델 개선 과정
• 기존 Item2Vec의 대체재 편향과 순서 정보 부재 문제를 보완하기 위해 2-stage 추천 파이프라인 구성
• 그래프 기반 상품·카테고리 임베딩과 Transformer 시퀀스 모델, 멀티태스크 학습과 Focal Loss 적용
• 오프라인 평가와 A/B 테스트에서 담기율, 다양성, 주문율 개선 확인

적용해볼 점

• 함께 구매 추천에서 단순 유사도보다 구매 순서와 맥락 반영 필요성 검토
• 희소 데이터와 콜드스타트 완화를 위한 카테고리 정보 활용 고려
• 셀러 타입이나 도메인별 데이터 차이가 크면 임베딩과 그래프를 분리하는 전략 검토