전형적인 추천 시스템의 구조

추려내고, 순위 매기고, 재정렬하고

후보 생성 (Candidate Generation)

무수히 많은 전체 상품 중에 그나마 관련이 있을 것으로 예상되는 일부 후보군을 추려낸다.

순위 매기기 (Ranking)

추려낸 수백 개의 후보군 내에서 유저와 아이템의 연관성 점수를 상대적으로 더 정밀하고 복잡한 모델로 매긴다.

재정렬 (Reranking)

순위를 매긴 유저-아이템 쌍 중에 유저와 무관하거나 비즈니스 목적에 맞지 않는 아이템을 제거한다.

예를 들어 부적절한 콘텐츠이거나 유저가 이미 구매한 상품일 경우 추천시켜줄 필요가 없다고 판단되는 아이템을 제거하는 것이다.