업스테이지, 세션 기반 추천기술 관련 연구로 WSDM2023 우수 논문상 수상

업스테이지는 7일 싱가포르에서 개최된 'WSDM2023'(이하 WSDM)에서 Best Paper Honorable Mention Award를 수상했다고 밝혔다.

업스테이지는 홍콩 법인의 리서치팀과 공동연구를 통해 'Atten-Mixer 네트워크를 통한 세션 기반 추천을 위한 다단계 사용자 의도의 효율적 활용'이라는 주제로 논문을 발표했다. 이 논문은 최근 사용자의 행동을 기반으로 다음 행동을 예측하는 방식인 '세션 기반 추천'에 대한 연구로, 사용자 의도를 다단계로 모델링하고 Atten-Mixer라는 새로운 네트워크 구조를 제안하여 추천 성능을 향상시키는 방식을 제안한다.

WSDM은 업스테이지의 연구에 대해 사용자 의도에 대한 다중 수준 추론을 탐구함으로써 세션 기반 추천에 대한 새로운 접근 방식을 제안했다고 평가했다. 또한 세션 기반 추천에서 복잡한 GNN을 단순화하고 보다 효과적인 모델을 설계하여 검색 공간을 크게 줄이면서도 다양한 온-오프라인 실험을 통해서 기존 모델과 결합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 입증했다고 실증성을 높이 평가했다.

이번 연구를 주도한 김재범 업스테이지 AI프로덕트 리더는 "홍콩 리서치팀과 공동연구를 통해 학술적인 수준을 넘어 실제 현업에 사용하고 있는 상용모델에 대한 연구로 업스테이지 추천기술의 우수성을 학계에서 인정 받게 되어 무척 기쁘다"며 "이번 성과 뿐 아니라 각 산업 및 고객의 서비스 환경에 맞는 다양한 추천모델을 통해 더 우수한 AI팩을 만들고 고객 성공에 기여할 것"이라고 밝혔다.
조민정 기자 [e-mail]