여행지 추천 시스템 설계: 개인화 모델과 탐색 알고리즘 구현
에어비앤비(Airbnb)가 목적지를 정하지 못한 탐색형 사용자를 위해 머신러닝 기반의 여행지 추천 시스템을 어떻게 구축하고 최적화했는지 그 과정과 실무적 통찰을 공유합니다. 한 줄 요약 — 구체적인 계획 없이 여행을 탐색하는 사용자의 모호한 의도를 파악하여, 개인화된 여행지 후보를 제안하고 예약 전환율을 높이는 추천 모델링 전략입니다. 이 주제를 꺼낸 이유 대부분의 커머스나 예약 플랫폼은 사용자가 무엇을 원하는지 명확히 알고 있다는 가정하에 검색 결과를 보여줍니다. 파리에 가고 싶은 사람에게 파리의 숙소를 보여주는 것은 기술적으로 명확한 문제입니다. 하지만 현실에서 많은 사용자는 “어디로든 떠나고 싶다” 혹은 “유럽 어딘가로 가고 싶다"와 같은 막연한 상태로 탐색을 시작합니다. ...