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.
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당근, 전사 실험 플랫폼 개편... 지표 등록 UI화와 트래픽 상호배제 도입
당근이 월 290여 건으로 급증한 A/B 테스트 환경에 맞춰 사내 실험 플랫폼을 개편했습니다. 깃허브 PR 기반 지표 정의를 UI 셀프서브 방식으로 전환하고, 슬롯 및 직교 레이어 기반 상호배제 그룹을 도입해 실험 간 간섭을 분리했습니다.
