개요:

이 세션에서는 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾도록 돕기 위한 스마트블록 개인화 검색에 대해 이야기합니다. 스마트블록 개인화 검색 알고리즘의 근간을 이루는 랭킹 모델과 검색 및 개인화 피쳐에 대해 상세히 공유하고, 서빙 시스템 구조를 개념적으로 소개합니다. 또한 개인화된 검색 결과를 제공했을 때 만족도가 높은 사용자 그룹에 대한 분석 결과를 공유합니다. 콜드 스타트 문제를 해결하기 위한 고민들과 A/B test 를 통해 스마트블록 개인화 검색 서비스를 개선해온 실제 경험에 기반한 노하우와 팁들도 소개합니다.

목차

1. 스마트블록 개인화 검색 소개

• 스마트블록 개인화 검색이 가져올 변화
• 스마트블록 : 통합 검색 랭킹의 단위를 세분화
• 검색 페이지의 랭킹 영역 구분 - 정답형, 탐색형, 반응형
• 개인화 검색 시스템 구조 소개

2. Ranking 모델

• Ranking 모델 개요
• DCN (Wang et al., WWW '21) 모델
• DASALC (Qin et al., ICLR '21) 모델

3. Retrieval 모델

• 개인화 검색을 위한 Retrieval task
• 여러 Retrieval 모델을 함께 사용하기
• SPLADE (SIGIR '22, Naver Labs Europe) 모델

4. 검색 Feature

• 연관 검색 Feature
• Feedback Feature
• Bandit Feature

5. 개인화 Feature

• 개인화 Feature 개요
• M3 (Tang et al., WWW '19) 유저 임베딩
• 실시간 개인화
• 개인화 검색결과 만족도 분석

6. 마무리