KGD는 추천 모델의 ‘지식 갱신’과 ‘작업 적응’을 분리한다
Knowledge–Geometry Decoupling(KGD)은 스트리밍 추천에서 행동 지식을 계속 갱신하는 encoder와 task별 ranking geometry를 분리한다. BMTP로 noisy next-item supervision을 걸러 내고...
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픽코마 팝업 추천 실험은 취향과 맥락을 어떻게 분리했나
if(kakao)2020 발표를 바탕으로, 픽코마 팝업 추천에서 개인화 추천과 연관 추천을 A/B 테스트하고 노출 타이밍·서비스 맥락까지 실험한 운영 추천 시스템 사례를 정리한다.
AKT-Rec는 롱테일 추천을 head-to-tail 비대칭 전이 문제로 본다
arXiv 2605.23310 AKT-Rec 논문을 바탕으로, LLM 생성 semantic ID와 RQ-VAE cluster를 이용해 헤드 사용자·상품 지식을 롱테일 추천으로 옮기는 산업용 CTR 추천 프레임워크를 정리한다.