본 논문은 고객 경험 향상을 위해 시기적절하고 상황에 맞는 추천을 제공하려는 최신 전자상거래 플랫폼의 노력을 다룬다. 특히, 식료품 쇼핑에 집중하는 고객에게 일반 상품을 추천하는, 아직 충분히 연구되지 않은 과제를 해결하고자 한다. 이를 위해 다중 소스 제품 연관성과 실시간 장바구니 컨텍스트를 활용하는 새로운 접근 방식인 교차 수분 (XP) 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 두 단계로 구성된다: (1) 공동 구매 시장 바구니 분석과 LLM 기반 접근 방식을 사용하여 새로운 품목 간 연관성을 식별하는 후보 생성 메커니즘, (2) 실시간 순차적 장바구니 컨텍스트를 활용하고 장바구니 추가와 같은 참여 신호에 최적화된 변환기 기반 랭커.
시사점, 한계점
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시사점:
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식료품 및 일반 상품 간 교차 범주 추천을 위한 실용적인 기술 제공.
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LLM 기반 검색을 통해 제품 페이지에서 장바구니 추가율을 36% 증가시킴.
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장바구니 컨텍스트 기반 랭커를 사용하여 장바구니 페이지에서 장바구니 추가율을 15% 향상시킴.
