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Sequential Recommender 모델에 실시간 컨텍스트를 통합한 광고 관련성 강화

문제기존 광고 후보 생성 모델은 오프사이트 행동 기반 임베딩만 써서 Related Pins나 Search의 실시간 맥락을 반영하지 못했다.
접근Contextual Sequential Two Tower Model에 context layer를 추가하고, synthetic context 학습과 오프라인 Transformer·온라인 MLP 하이브리드 추론을 적용했다.
결과Recall@K가 3~10배 증가했고 후보 중앙 관련성은 275~300% 상승했으며, ROAS는 전체 약 0.7%, 주요 국가 약 1.4% 개선됐다.
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