핀터레스트, 설문조사로 추천 콘텐츠 품질 UP!
by DD
6개월 전
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핀터레스트는 사용자 설문조사를 통해 콘텐츠 품질에 대한 피드백을 수집함
머신러닝 모델을 활용하여 시각적 품질을 평가하고 추천 시스템에 반영함
그 결과, 저품질 세션 감소 및 성공적인 세션 증가를 달성함
설문조사 기반 추천 시스템 아키텍처
핀터레스트는 Pinner 설문조사를 통해 시각적 품질에 대한 데이터를 수집한다. 구체적으로, 각 이미지에 대한 평균 평점을 계산하여 모델 학습 데이터로 활용한다. 따라서, Fully-connected network 기반의 머신러닝 모델을 구축하여 추천 시스템에 적용한다.
Pairwise Ranking vs. Classification
모델 학습 시, Pairwise ranking 방식을 채택하여 데이터 희소성 문제를 해결했다. 두 이미지 비교를 통해 상대적인 품질을 평가하도록 설계되었으며, L1 interest를 기준으로 비교를 수행한다. 반면, Margin ranking loss를 사용하여 노이즈 데이터에 대한 영향을 줄였다.
온라인 A/B 테스트 결과 분석
A/B 테스트 결과, 저품질 세션 감소 및 성공적인 세션 증가를 확인했다. 구체적으로, Homefeed, Search, Related Pins 등 모든 주요 서비스에서 긍정적인 결과를 얻었다. 따라서, Pinner 만족도 향상과 비즈니스 성과를 동시에 달성했다.
