이커머스에 필요한 AI (2)

1편: https://careerly.co.kr/comments/94355?utm_campaign=self-share 앞서 말씀드렸듯이 이커머스 플랫폼이 모델링 해볼 수 있는 요소는 "사용자" 와 "상품" 입니다. 유저와 상품, 어떤 방향으로 모델링 할 수 있을까요? 어떤 솔루션이 생각나시나요? 가장 떠올리기 쉬운 솔루션은 "상품 추천" 입니다. (떠올리기 쉬우면서 쇼핑에서 가장 궁극적인 목표이기도 합니다.) 반면 추천 시스템을 구현하기는 상당히 어렵습니다. 각각의 조직마다 접근하는 방법부터 완전 다른 모습을 볼 수 있습니다. 추천이 뭘까요? * 수 많은 상품 중 사용자가 관심있어 할 만한 상품을 보다 먼저 노출시켜주는 작업으로 정의할 수 있습니다. 사용자 측면에서 나와 유사한 사용자가 관심있는 아이템을 추천해줄 수 있고 상품 측면에서 유사한 상품을 노출하는 컨텐츠 기반 추천 방식도 고려할 수 있습니다. 중요한 점은 사용자와 상품의 이해, 사용자와 상품간의 관계에 대한 이해를 모델링 할 수 있어야합니다. 아래 질문을 생각해볼 수 있습니다. Q1. 사용자를 어떻게 정의할까요? Q2. 상품이란 뭘까요? Q3. 사용자가 관심있는 상품은 어떻게 나타낼 수 있을까요? 무엇하나 쉬운 질문이 없습니다. 3번 질문이 그나마 답을 떠올리기 쉬운 질문이네요. 사용자가 상품에 도달하거나 상품과 상호작용하는 방법을 떠올려보면 비교적 간단하게 답을 내려볼 수 있습니다. A3-1. 사용자 --> (검색) --> 상품 A3-2. 사용자 --> (광고 or 탐색) --> 상품 A3-3. 사용자 --> 찜, 장바구니 --> 상품 답을 적고 보면 "그래프 구조" 로 표현해볼 수 있다는 사실을 깨닫습니다. 사용자와 상품은 행동(action)으로 표현되는 관계를 이종 그래프(heterogeneous graph) 로 표현할 수 있겠네요. 사용자A --> 찜 --> 상품1 찜 --> 상품2 <-- ? <-- 사용자B 위와 같은 경우 사용자B 에게 상품2 를 추천해볼 수 있겠네요. 협업필터링(collaborative filtering)는 이와 같은 방법 중 가장 보편적으로 알려져있는 알고리즘입니다. 블로그글 추천, 동영상 컨텐츠 추천 등에 적용가능한 방법이고 오랫동안 많이 사용되고 있습니다. 이처럼 Q1 과 Q2 에 답을 하지 못하더라도 Q3 에 대한 해답으로 사용자와 상품관계를 모델링할 수 있습니다. 반면 Q3 질문만으로는 대응하지 못하는 상황이 생기는데요. 어떤 상황일까요? 다음편에 이어서 작성할게요. -------------------- Q1. 사용자를 어떻게 정의할까요? * 플랫폼에게 사용자는 "구매자" 만을 의미하지 않습니다. 친숙한 예시를 위해 구매자를 사용자로 가정하고 글을 작성했는데요, 이커머스에서는 판매자도 중요한 사용자입니다. 판매자 관점에서는 어떤 질문을 추가로 할 수 있을까요? 구매자와는 어떻게 달라질까요?