SKT 알고리즘 연구, 세계 권위 정보검색학회서 논문상
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SIGIR 2024 상위 0.6% 논문 선정
다양한 데이터 학습해 추천 모델 도출
추천 예측 성능 높이는 효과
다양한 데이터 학습해 추천 모델 도출
추천 예측 성능 높이는 효과
![지난 달 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 ‘SIGIR 2024’에서 SK텔레콤 개인화모델링팀의 윤형준(왼쪽부터) 박정 김태산 매니저가 우수 논문상을 들어보이고 있다. SK텔레콤 제공](https://img.hankyung.com/photo/202408/01.37588266.1.jpg)
수상 논문은 SK텔레콤의 알고리즘 모델인 ‘원 모델 버전 2.0’에 대한 연구를 담은 것이다. 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내며 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하는 데 초점을 맞췄다. 회사 관계자는 “해당 논문은 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받았다”고 설명했다.
SK텔레콤은 원 모델을 활용해 이용자 추천 서비스를 고도화해왔다. 이 회사는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제한 뒤 원 모델 알고리즘을 통해 다음 행동을 예측하는 식의 개인화 추천을 제공 중이다. 이 때 원 모델은 10개 이상 서로 다른 데이터 도메인을 동시 학습해 추천 모델을 도출한다.
원 모델은 에이닷, T멤버십, 요금제 추천 시스템 등에 활용되고 있다. 예컨대 요금제 가입 이력, 멤버십 사용 추이 등의 행동 데이터를 종합 분석해 이용자 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 식이다. 원 모델 적용 후 고객 반응률은 최대 세 배 높아지는 것으로 조사됐다.
이 회사는 연내 구독 상품인 T우주, 인공지능(AI) 큐레이션 커머스 T딜 등에도 원 모델을 확대 적용할 계획이다.
정지은 기자 jeong@hankyung.com