SR-Agent: An Experience-Driven Agentic Framework for Post-Ranking Strategy Refinement in E-Commerce Recommendation
Author
- Haebom
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저자
Hanchen Yang, Kaiwen Yang, Junpeng Zhuang, Yang He, Keting Cen, Bochao Liu, Zhongbo Sun, An Liu, Zhongteng Han, Chenyi Lei
💡 개요
본 논문은 전자상거래 추천 시스템에서 정적으로 설정된 순위 후 전략이 시간이 지남에 따라 노후화되어 사용자 경험을 저하시키는 문제를 해결하기 위해 SR-Agent라는 새로운 에이전트 프레임워크를 제안합니다. SR-Agent는 사용자 경험 저하 사례를 식별하고, 이를 구조화된 진단으로 통합하며, 안전하게 전략을 개선하는 과정을 자동화하여, 수동적인 전략 개선의 느리고 비용이 많이 드는 과정을 극복합니다.
🔑 시사점 및 한계
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자동화된 순위 후 전략 개선: SR-Agent는 추천 시스템의 순위 후 전략을 지속적으로 자동 개선할 수 있는 최초의 프레임워크를 제시하여, 수동적인 개입 없이도 최신 사용자 경험을 유지할 수 있는 가능성을 열었습니다.
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효과적인 성능 향상: 실제 Kuaishou 전자상거래 플랫폼에서의 A/B 테스트 결과, 주문량, 탐색 깊이, 클릭 카테고리 다양성을 유의미하게 향상시키면서 전략 개선 주기 단축 및 운영 비용 절감이라는 실질적인 성과를 거두었습니다.
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모든 추천 시스템에 적용 가능한 일반성: 제안된 프레임워크는 LLM 기반 에이전트의 한계를 극복하고 전반적인 자동화 루프를 완성함으로써, 다양한 산업 분야의 추천 시스템에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
