상품군별 취향 구분하는 추천 AI ‘멀티탭’

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 연구팀이 상품군마다 달라지는 소비자의 구매 성향을 개인화 추천에 반영하는 교차 도메인 추천 AI ‘멀티탭’을 개발했다. 같은 소비자라도 컴퓨터와 오디오, 가전제품, 식료품을 고를 때 서로 다른 기준을 적용한다는 점에 착안한 기술이다. 연구 성과는 오는 9일부터 제주도에서 열리는 데이터마이닝 국제 학술대회 ‘ACM KDD’에서 발표된다.

멀티탭은 구매 이력과 상품 정보를 바탕으로 가격과 평점, 리뷰 수를 중시하는 정도를 비롯해 이용 빈도와 같은 분야에서 구매한 세부 상품군의 다양성을 분석한다. 각 특성을 높음·중간·낮음의 3단계로 나눈 뒤 대형언어모델(LLM)이 상품군별 차이가 드러나는 문장으로 정리한다. 이 문장을 수치 정보로 변환해 기존 추천 알고리즘인 라이트GCN이 학습한 구매 행동 정보와 결합하고, 최종 추천 상품을 선정한다.

교차 도메인 추천은 구매 기록이 풍부한 상품 분야에서 파악한 정보를 이력이 부족한 다른 분야의 추천에 활용하는 방식이다. 전자제품을 자주 샀지만 생활용품 구매 경험이 거의 없는 소비자에게 전자제품 이력을 토대로 생활용품을 제시하는 사례가 이에 해당한다. 멀티탭은 현재 추천하려는 분야와 다른 분야의 관련성을 계산해 반영 비중을 조절하며, 단순한 3단계 수치만 쓸 때 놓칠 수 있는 세부 상품군별 성향도 구분해 학습한다.

아마존의 전자제품, 홈·생활용품, 스포츠용품, 의류, 가구, 장난감 구매 기록을 활용한 검증에서는 6개 교차 추천 과제 가운데 5개에서 기존 기술보다 높은 성능을 냈다. 실제 구매 상품이 상위 5개 추천 목록에 포함된 비율은 기존 최고 수준 기술보다 최대 36.3% 향상됐다. 연구를 이끈 이연창 교수는 상황과 세부 상품군에 따라 달라지는 취향을 여러 페르소나로 구분해 반영함으로써, 구매 기록이 적은 분야에서도 실제 취향에 가까운 상품을 제안할 수 있다고 설명했다.