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# GenPage

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GenPage는 순위 모델에 다섯 번 지고 비교 규칙을 맞춘 뒤 순위 점수와 합쳐 이기고 기본값이 됐다

Netflix GenPage 구성을 H&M 구매 데이터로 옮겨 업계 표준(후보 생성 + LightGBM 순위 모델)과 겨뤘다. 상품 고르기, 줄 구성, Taobao 노출 데이터, 통계 곁채널, 행 점수 결합까지 다섯 번 모두 졌다. 비교 규칙을 두 쪽에 같게 걸고 순위 모델 점수 위에서 GenPage가 줄만 고르게 하자 홀드아웃 68,984명에서 규칙 줄 구성을 페이지 nDCG +2.0%로 이겼다. 그 방식을 모델 서버와 앱 홈 2쪽 기능 플래그로 붙였고 지연은 지금 방식보다 짧았다. 표본이 작아 판정을 내리지 못한 가상 사용자 A/B를 같은 사용자 68,984명 짝 설계로 다시 재자 구간이 16분의 1로 줄며 이겼다. 앱이 실제로 보여 주는 구성으로 재도 이겨서 홈 2쪽 줄 구성의 기본값을 결합 방식으로 켰다.

홈을 여러 쪽으로 나눠 만들었다: 커서가 보여 준 것을 들고 다니고, 다음 쪽 순서는 방금 본 상품이 정한다

GenPage처럼 홈을 몇 행씩 나눠 만들고 다음 쪽이 앞 쪽과 그 사이의 세션 활동을 입력으로 받게 했다. 쪽 상태는 서버에 두지 않고 커서에 실었다. 사용자 30명 실측에서 쪽 사이 중복은 0(커서가 없으면 2쪽 평균 8.6개)이었고 세션 반영은 96.7~100%였다. 1차에서는 인기 표에 아동복이 0개라 세션 신호가 조용히 버려지고 있었다.

GenPage를 실제 홈에 붙여 보니 모델보다 입력과 과부하 계약이 먼저 흔들렸다

사용자 이력으로 홈 2쪽을 생성하는 작은 GenPage 모델을 만들고 실제 서빙 경로까지 연결했다. 모델 품질은 MAP@12 0.0209로 기준선 0.0234를 넘지 못했지만, 더 큰 문제는 빈 HTTP 본문·학습과 다른 입력·게이트 밖 2쪽 호출이었다. 네 실험을 한 흐름으로 묶어 무엇을 확인하고 기본값을 켜지 않았는지 정리한다.