토스 쇼핑, 정수계획법 기반 TopK 최적화로 추천 후보 절반 줄이고 구매 전환율 7.55% 높였다
토스 커머스 개인화 팀이 추천 시스템 내 후보 추출(Retrieval) 단계의 TopK 설정 문제를 배낭 문제 형태의 정수계획법으로 풀어냈습니다. 후보군 규모를 기존 대비 약 절반으로 축소했음에도 구매 전환율과 인당 주문 수를 각각 7.55%, 10.13% 끌어올렸으며, 노출 다양성 문제를 보완하기 위해 덤벨 가중 샘플링을 결합했습니다.
“추천시스템” 검색 결과검색 초기화2편
토스증권, 추천·검색을 연결하는 데이터 기반과 그래프 탐색의 절충 공개
토스증권이 실시간 추천, 뉴스 검색과 그래프 검색을 운영하는 방식을 설명했다. 모델 성능뿐 아니라 벡터 버전, 후보 제한과 검색 근거를 함께 관리하는 접근이 핵심이다.
