Airbnb 검색에 Deep Learning 적용

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기사
작성자
인사이트캠퍼스
작성일
2020-03-23 14:13
조회
36

*이 글은 Medium에 게시된 Malay Haldar의 글을 번역하였습니다.


집을 검색하는 것은 게스트가 예약하고 싶은 장소를 찾기 위해 사용하는 주요 메커니즘이다. Airbnb 시장이 어떻게 기능하는지의 핵심으로서, 검색 순위의 목표는 게스트에게 가능한 최고의 옵션을 찾게 하는 동시에 가장 가치있는 호스트를 보상한다. Airbnb에서의 순위는 게스트의 요구와 호스트의 퀄리티를 이해하여 가능한 최고의 연결을 시켜주는 탐색이다.

Airbnb에서 검색 순위를 결정하는 요인은 여러 가지가 있다. 우선, 규모와 관련된 표준 과제가 있다. 191개 이상의 국가와 81,000개 도시에 걸쳐, Airbnb 목록은 지구 구석구석에 있으며 최고의 거래 정의는 많은 지역색을 갖고 있는 것이다. 이러한 다양한 시장에서 좋은 성과를 내기 위해 순위를 매기는 것은 최적화의 한계를 넓혀준다.

상황을 좀 더 복잡하게 만드는 것은, 이 목록들 각각이 독특한 상품이라는 것이다. 집의 범주에는 아파트부터 이글루까지 친숙한 개념의 집뿐만 아니라 기발한 집들도 포함된다. 아파트와 같은 표준 범주 내에서조차 가격, 위치, 편의시설, 장식 등에 따라 다른 요소들이 고려될 때, 어떻게 집을 객관적으로 선택할 수 있는가는 기계를 사용하는 것은 물론 인간에게도 어려운 문제다.











Diversity of homes at Airbnb (Airbnb 속 집들의 다양성)

아마도 그러한 모든 도전은 충분한 양의 데이터를 축적함으로써 극복할 수 있을 것이다. 그러나 Airbnb 재고에는 추가적인 반전이 있다. 각 목록은 하룻밤에 한 번만 예약할 수 있다. 목록이 예약된 직후부터, 그날 밤 이후 검색에는 사용할 수 없게되므로, 그에 대한 데이터는 더이상 발생하지 않는다. 이것은 목록당 데이터를 매우 희박하게 만든다. 아래 그림은 목록당 인상의 정규 분포와 이용 가능한 데이터의 롱테일 특성을 보여준다.








따라서 순위 문제에 대한 해결책은 몇 가지 예로부터 광범위한 일반화를 요구하는데, 이 경우 상위 결과를 암기하는 것은 거의 소용이 없다.


게스트 선호도를 해독하는 일은 똑같이 흥미로운 측면이 있다. 우리는 그들이 여행을 계획할 때 게스트들을 보게 되는데, 그것은 대부분 매일 있는 일이 아니다. 그러나 일단 도착하면, 게스트들은 검색에 크게 참여하며, 보통 매우 구체적인 선호도와 예산을 가지고 있다. 한 게스트는 저렴한 개인 방을 예약하고, 다른 손님은 호화로운 펜트하우스를 예약할 수도 있지만, 두 게스트 모두 로마에서 2인실을 찾는 것으로 시작할 수도 있다. 검색 경험을 효과적으로 개인화하려면 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 한다.

대량의 치수와 게스트측과 호스트측 모두의 상대적 데이터 간극은 알려진 최적화 기법 중 꽤 많은 부분이 고장나는 최악의 상황을 만들어낸다.

그렇다면 우리는 이 모든 문제들을 어떻게 해결할 것인가? 답의 tl;dr 버전은 신경망이다. 그러나 우리가 그곳에 어떻게 도달했고 어떻게 계속 진화를 거듭하는가는 우여곡절이 있는 이야기다. Airbnb검색 순위를 처음으로 심도있게 공유한 문화를 기념하면서, 우리는 deep neural networks로의 여정을 기술하는 논문을 발표하였다.

우리는 우리의 좌절과 업적에 대한 이야기가 유사한 도전에 직면한 다른 팀들에게 유용한 통찰력을 제공하기를 바란다. 우리는 항상 독자들의 아이디어를 환영한다. 실습에 관심이 있는 분들은 검색 팀에서 엔지니어 및 데이터 과학자의 오픈 포지션을 확인하십시오.

번역 - 핀인사이트 인턴연구원 김영현

검수 - 핀인사이트 인턴연구원 이예지

원문 보러가기

https://medium.com/airbnb-engineering/applying-deep-learning-to-airbnb-search-7ebd7230891f

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