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상품 추천 알고리즘 Item-CF의 최적화 여정

문제60만 사용자·40만 상품 규모의 이커머스에서 Python으로 구현한 기본 Item-CF 알고리즘이 약 300일의 처리 시간이 필요해 실용적이지 않다.
접근첫 번째로 scipy·scikit-learn의 sparse vector 형식을 적용해 0 연산을 제거하고(6배 속도 향상), 두 번째로 상품별 유사도 계산이 독립적인 Embarrassingly Parallel 특성을 활용해 Ray 분산 처리를 구현(48배 추가 향상).
결과300일 → 50일 → 4시간(r5.12xlarge 48코어)으로 단축. 메타데이터 없이 상호작용 데이터만으로 30개 광고주에게 안정적인 추천 성능 제공.
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