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📑 Paper Reference

Recommendation System

Algorithm

• Collaborative Filtering for Implicit Feedback Data, 2008
• BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback, UAI 2009
• Context-Aware Recommender Systems, 2011
• Fatorization Machines, 2009
• Wide & Deep Learning for Recommender Systems, 2016
• DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction, 2017
• Neural Collaborative Filtering, 2017 IWWWC
• Deep content-based music recommendation, 2013 NIPS
• AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering, 2015 WWW
• Training Deep AutoEncoders for Collaborative Filtering, 2017
• Variational Autoencoders for Collaborative Filtering, 2018
• Deep Neural Networks for YouTube Recommendations, 2016 RecSys
• Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems (DLRM), 2019
• DCN V2: Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems 2020
• Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb, KDD 2018
• Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations, 2019
• Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations, 2020

Algorithm - text, image

• Joint Training of Ratings and Reviews with Recurrent Recommender Nerworks, 2017 ICLR
• Image-based Recommendations on Styles and Substitutes, 2015 SIGIR
• VBPR: Visual Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback, 2016 AAAI
• Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System, 2019 RecSys

Algorithm - session-based, sequential

• Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks, 2015 ICLR
• BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer, 2019
• SASRec: Self-Attentive Sequential Recommendation, 2018
• Positive, Negative and Neutral: Modeling Implicit Feedback in Session-based News Recommendation, SIGIR 2022
• TransAct: Transformer-based Realtime User Action Model for Recommendation at Pinterest, 2023 Pinterest TransAct
• TransAct V2: Lifelong User Action Sequence Modeling on Pinterest Recommendation, 2025 Pinterest TransAct v2

Algorithm - graph

• PageRank: Standing on the shoulders of giant, 2010
• DeepWalk: Online Learning of Social Representations, 2014
• SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS, 2017
• Inductive Representation Learning on Large Graphs, 2017
• Graph Attention Networks, 2018
• Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems, 2018 Pinterest PinSAGE

Retrieval

• Recommender Systems with Generative Retrieval, NeurIPS 2023 Google Semantic ID RQ-VAE generative retrieval sequential model

Embedding

• Matryoshka Representation Learning, NeurIPS 2022 embedding MRL
• Contrastive Conditional Embeddings for Item-based Recommendation at E-commerce Scale, 2025 Rakuten item embedding constrastive learning

LookAlike

• Finding Users Who Act Alike: Transfer Learning for Expanding Advertiser Audiences, KDD 2019

Bandit

• Explore, Exploit, and Explain: Personalizing Explainable Recommendations with Bandits, 2018 spotify epsilon-greedy, explanation
• Deep neural network marketplace recommenders in online experiments, 2018 epsilon-greedy, hybrid item-representation
• A Batched Multi-Armed Bandit Approach to News Headline Testing, 2019 thomson-sampling, batched MAB
• A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation, 2012 LinUCB
• Contextual User Browsing Bandits for Large-Scale Online Mobile Recommendation, 2020 Alibaba UBM-LinUCB, contextual combinatorial bandit
• An Empirical Evaluation of Thompson Sampling, 2011 Yahoo
• An Efficient Bandit Algorithm for Realtime Multivariate Optimization, 2018 Amazon thomson-sampling
• Cascading Bandits: Learning to Rank in the Cascade Model, 2015 cascade bandit
• Carousel Personalization in Music Streaming Apps with Contextual Bandits, 2020 Deezer cascade bandit, semi-personalized
• Cascading Bandits: Optimizing Recommendation Frequency in Delayed Feedback Environments, 2023 cascade bandit
• Deep Bayesian Bandits: Exploring in Online Personalized Recommendations, 2020 Twitter deep Bayesian bandits, ad display
• A Sleeping, Recovering Bandit Algorithm for Optimizing Recurring Notifications, 2020 Duolingo

LLM, Agent

• LLM-Based Aspect Augmentations for Recommendation Systems, 2023 item aspect generation
• Language-Based User Profiles for Recommendation, 2024 LFM
• Harnessing Large Language Models for Text-Rich Sequential Recommendation, 2024 text sequential summarize SFT
• The Unequal Opportunities of Large Language Models: Revealing Demographic Bias through Job Recommendation, 2023 bias
• Do LLMs Understand User Preferences? Evaluating LLMs On User Rating Prediction, 2023 google research prediction
• LLMs for User Interest Exploration in Large-scale Recommendation Systems, 2024 google hybrid SFT
• Comparing Human and LLM Ratings of Music-Recommendation Quality with User Context, 2024 LLM-as-a-judge
• Playlist Search Reinvented: LLMs Behind the Curtain, 2024 amazon music content enrichment synthesizing training data judges for evaluation
• A Multi-Agent Conversational Recommender System, 2024 multi-agent conversational rec sys
• BETTER GENERALIZATION WITH SEMANTIC IDS: A CASE STUDY IN RANKING FOR RECOMMENDATIONS, 2024 google id-based
• A Media Content Recommendation Method for Playlist Curatorsusing LLM-Based Query Expansion, 2025 NHK media content query expansion
• Balancing Fine-tuning and RAG: A Hybrid Strategy for Dynamic LLM Recommendation Updates, 2025 google LLM based Rec interest cluster prediction

Diversity

• Algorithmic Effects on the Diversity of Consumption on Spotify, 2020

Calibration

• Calibrated Recommendations, 2018 Netflix
• Calibrated Recommendations as a Minimum-Cost Flow Problem, 2023 Spotify
• Calibrated Recommendations with Contextual Bandits, 2025 Spotify

Bias

• Lessons Learned Addressing Dataset Bias in Model-Based Candidate Generation at Twitter, 2020 KDD IRS
• Popularity-Opportunity Bias in Collaborative Filtering, WSDM 2021
• Managing Popularity Bias in Recommender Systems with Personalized Re-ranking, 2019
• The Unfairness of Popularity Bias in Recommendation, 2019
• An Empirical Study of Selection Bias in Pinterest Ads Retrieval, 2023 Pinterest selection bias online ad retrieval

Explainable

• Faithfully Explaining Rankings in a News Recommender System, 2018

Cold Start

• Cold Starting a New Content Type: A Case Study with Netflix Live, 2025 netflix new type content cold start

User Modeling

• Exploring the longitudinal effects of nudging on users’ music genre exploration behavior and listening preferences, 2022
• Personalizing Benefits Allocation Without Spending Money: Utilizing Uplift Modeling in a Budget Constrained Setup, Recsys2022

Causality

• Inferring the Causal Impact of New Track Releases on Music Recommendation Platforms through Counterfactual Predictions, RecSys2020

Push, CRM

• Personalized Push Notifications for News Recommendation, 2019 DGP media location considered
• Predicting which type of push notification content motivates users to engage in a self-monitoring app, 2018 statistics analysis heavy user, heavy content
• Near Real-time Optimization of Activity-based Notifications, 2018 LinkedIn
• Notification Volume Control and Optimization System at Pinterest, 2018 Pinterest noti volume
• Agentic Personalisation of Cross-Channel Marketing Experiences, 2025 AAMPE CRM causality DID bandit human-in-loop

Ads

• Cross-Batch Aggregation for Streaming Learning from LabelProportions in Industrial-Scale Recommendation Systems, 2025 Google LLP
• Decoupled Entity Representation Learning for Pinterest Ads Ranking, 2025 Pinterest embedding cross domain

Search, Query, IR

• Query2doc: Query Expansion with Large Language Models, 2023 Microsoft Research query expansion
• Query Expansion by Prompting Large Language Models, 2023 Google Research
• An Interactive Query Generation Assistant using LLM-based Prompt Modification and User Feedback, 2023
• InPars: Data Augmentation for Information Retrieval using Large Language Models, 2022
• Generating Query Recommendations via LLMs, 2024 Spotify query expansion prompt
• Semantic Product Search, 2019 Amazon product search semantic contrastive learning tokenization
• Embedding-based Retrieval in Facebook Search, 2020 Facebook social search two-tower ANN negative sampling
• Unified Embedding Based Personalized Retrieval in Etsy Search, 2024 Etsy two-tower negative sampling ANN
• Embedding based retrieval for long tail search queries in ecommerce, 2025 long tail llm synthetic data
• Towards Personalized and Semantic Retrieval: An End-to-End Solution for E-commerce Search via Embedding Learning, 2020 two-tower negative sampling emb retrieval system
• Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models, 2025 Pinterest KD LLM enriched text augumented data

System

• Building a Scalable, Effective, and Steerable Search and Ranking Platform, 2024 zalando Platform candidate generation ranking position debias
• Joint Modeling of Search and Recommendations Via an Unified Contextual Recommender (UniCoRn), 2024 unified model

Survey

• Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives, 2019
• A Survey on Causal Inference for Recommendation, 2024
• Fairness and Diversity in Recommender Systems: A Survey, 2024
• Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs), 2024

Imbalanced Learning, Anomaly Detection

Survey

• Learning From Imbalanced Data: open challenges and future directions (survey article 2016)
• Deep Learning for Anomaly Detection A Review, 2020
• Autoencoders, 2020

Perfomance Measure

• The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets
• The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves
• Predicting Good Probabilities With Supervised Learning
• Properties and benefits of calibrated classifiers
• The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets

Cost-sensitive

• An optimized cost-sensitive SVM for imbalanced data learning
• Metacost : a general method for making classifiers cost-sensitive (KDD 99)
• The influence of class imbalance on cost-sensitive learning (IEEE 2006)
• Learning and Making Decisions When Costs and Probabilities are Both Unknown (2001)

Sampling

• SMOTE, 2002
• SMOTE for learning from imbalanced data : progress and challenges, 2018
• Influence of minority class instance types on SMOTE imbalanced data oversampling
• Calibrating Probability with Undersampling for Unbalanced Classification .2015
• A Study of the Behavior of Several Methods for Balancing Machine Learning Training Data
• Dynamic Sampling in Convolutional Neural Networks for Imbalanced Data Classification

Ensemble Learning

• Self-paced Ensemble for Highly Imbalanced Massive Data Classification, 2020

Feature Selection

• Ensemble-based wrapper methods for feature selection and class imbalance learning, 2010
• A comparative study of iterative and non-iterative feature selection techniques for software defect prediction

Learning feature representations of normality

• Outlier Detection with AutoEncoder Ensemble, 2017
• Auto-Encoding Variational Bayes ,2014
• Deep Variational Information Bottleneck, ICLR 2017
• Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders, 2008
• Generatice Adversarial Nets, NIPS 2014
• Least Squares Generative Adversarial Networks ,2016
• Adversarial Autoencoders, 2016
• Generative Probabilistic Novelty Detection with Adversarial Autoencoders , NIPS 2018
• Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model For Unsupervised Anomaly Detection, ICLR 2018
• Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders, KDD 2017

Time Series and Streaming Anomaly Detection

• Anomaly Detection In Univariate Time-Series : A Survey on the state-of-the-art
• USAD : UnSupervised Anomaly Detection on multivariate time series, KDD2020
• Variational Attention for Sequence-to-Sequence Models, 2017
• A Multimodal Anomaly Detector for Robot-Assisted Feeding Using an LSTM-based Variational Autoencoder (2017)
• Outlier Detection for Time Series with Recurrent Autoencoder Ensembles , 2019
• Robust Anomaly Detection for Multivariate time series through Stochastic Recurrent Neural Network, KKD 2019
• Time Series Anomaly Detection with Multiresolution Ensemble Decoding, AAAI 2021
• An Improved Arima-Based Traffic Anomaly Detection Algorithm for Wireless Sensor Networks ,2016
• Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft, 2019
• Time Series Anomaly Detection Using Convolutional Neural Networks and Transfer Learning, 2019
• Abuse and Fraud Detection in Streaming Services Using Heuristic-Aware Machine Learning, 2022 Netflix
• Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?, 2022

Causality

Heterogeneous treatment effect estimation, uplift

• Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature, 2016 review
• Double machine learning for treatment and causal parameters, 2016
• Metalearners for estimation heterogeneous treatment effects using machine learning, 2019
• Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests, 2018

LLM

LLM judge

• Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena, 2023
• CheckEval: A reliable LLM-as-a-Judge framework for evaluating text generation using checklists, 2024
• A Survey on LLM-as-a-Judge, 2024

Embedding

• M3-Embedding: Multi-Linguality, Multi-Functionality, Multi-Granularity Text Embeddings Through Self-Knowledge Distillation, 2025 m3-embedding

📑 Other Reference

conference

• 네이버, 카카오, 당근, 우아한형제들, 토스 2024 conference review
• 네이버, 우아한형제들, 토스 2025 conference review

아래 대부분은 ML/AI 와 관련되었지만 컨퍼런스에서 product 관련 발표내용도 배울 점이 많습니다.

카카오 💬

추천, 검색

• 카카오 AI 추천: 카카오페이지와 멜론으로 살펴보는 카카오 연관 추천
• 카카오 AI 추천: 토픽모델링과 MAB를 이용한 카카오 개인화 추천
• 카카오 AI 추천: 협업필터링 모델 선택 시의 기준에 대하여
• 카카오 AI 추천: 카카오의 콘텐츠 기반 필터링
• 우리 생활 속 추천 시스템, 어떻게 발전해왔고, 어떻게 발전해나가고 있는가? (카카오 김성진 팀장, 2021.12)
• 추천 기술이 마주하고 있는 현실적인 문제들 (카카오 김성진 리더, 2021.10)
• if(kakao)2019 멜론 플레이리스트 자동 생성
• if(kakao)2020 맥락과 취향 사이 줄타기
• 브런치 추천의 힘에 대한 6가지 기술
• if(kakao)dev2022 Sequential Recommendation System 카카오 서비스 적용기
• if(kakao)dev2022 Explainable Recommender System in 카카오웹툰
• 커뮤니티로 진화한 오픈채팅, AI로 슬기롭게 연결하다, ifkakao2025
• LLM을 활용한 유저 프로파일링과 개인화 추천, ifkakao2025

LLM, AI

• 이미지까지 이해하는 Multimodal LLM의 학습 방법 밝혀내기, ifkakao2024
• 나만의 프로필 이미지를 만드는 Personalized T2I 모델 개발기, ifkakao2024
• AI Agent 기반 스마트 AI 마이 노트, ifkakao2024
• 업무 효율화를 위한 카카오 사내봇 개발기, ifkakao2024
• AI 를 통해 스팸을 대응하는 카카오의 노력, ifkakao2024
• LLM으로 음성인식 성능 개선하기, ifkakao2024
• CodeBuddy 와 함께하는 AI 코드리뷰, ifkakao2024
• AI Assistant와 통합 지식베이스를 통한 AI Native Company 구현, ifkakao2024
• 밑바닥부터 시작하는 LLM 개발기, ifkakao2024
• AI 기반 광고 콘텐츠 모니터링 기술 개발기, ifkakao2024
• 빠르고 비용효율적으로 LLM 서빙하기, ifkakao2024
• 서비스에 LLM 부스터 달아주기: 요약부터 AI Bot 까지, ifkakao2024
• ‘선물하기 와인탐험’ LLM 대화형 서비스 개발기, ifkakao2024
• 필요한 순간 먼저 말을 걸어주는 온디바이스 AI, ifkakao2025
• 카나나 앱 메이트 개발기, ifkakao2025
• 사용자 발화에서 응답까지: 그래프 기반 에이전트로 동작하는 AI 서비스, ifkakao2025
• 데이터 뚝딱! AI메이트 메타데이터 생성 비법, ifkakao2025
• All About LLM: 카카오 AI메이트, 학습부터 서빙까지의 모든 것, ifkakao2025
• LLM은 있지만 다시 학습하고 싶어 - Kanana-2 개발기 (~ing), ifkakao2025
• 데이터는 없지만 LLM은 학습하고 싶어 - Code, Math 데이터 개발기, ifkakao2025
• LLM은 있지만 컨텍스트가 짧아 - Long Context 실전 적용기, ifkakao2025
• 눈으로 보고, 귀로 듣고, 입으로 말하는 AI – 통합 멀티모달 언어모델 Kanana-o 개발기, ifkakao2025
• 화면을 이해하고 행동하는 AI - GUI Agent 개발기, ifkakao2025
• 카카오톡 AI 에이전트를 위한 온디바이스 모델 최적화 및 적용, ifkakao2025
• AI Coding Agent: 실험을 통해 확인한 생산성 그 이상의 가능성, ifkakao2025
• 국내 최초 오픈소스 가드레일: Kanana-safeguard, ifkakao2025
• LLM as a Judge를 활용한 CodeBuddy 성능 평가, 2025

이상치탐지

• 그래프 기반 악성 유저군 탐지: 온라인 광고 도메인에서의 적용, ifkakao2024

XAI

• AI를 설명하면서 속도도 빠르게 할 순 없을까? SHAP 가속화 이야기 (feat. 산학협력), ifkakao2024

플랫폼

• 메시지 광고 추천 딥러닝 인퍼런스 서버 개선 - Jvm Onnx Runtime에서 Nvidia Triton 도입까지, ifkakao2024
• 카카오 광고 AI 추천 MLOps 아키텍쳐 - Feature Store 편, ifkakao2024
• AI 기반 광고 추천 파이프라인에서 스파크 스트리밍의 배포 및 모니터링 전략, ifkakao2024
• GenAI를 위한 Gateway, ifkakao2025

ML

• 데이터 분석과 머신러닝을 통한 유저 방문 맛집 발굴하기, ifkakao2024

카카오엔터테인먼트 🎤

추천

• 최애 작품 이용권 선물해주는 ‘Helix 푸시’ 개발기 (2024), ifkakao2024
• 음악과 감정을 배우는 AI 모델의 여정: DJ 말랑이, ifkakao2025

LLM, AI

• 지연 시간 순삭! LLM 추론 구조와 효율적 애플리케이션 설계, ifkakao2024
• 웹툰 크리에이터들과의 상생을 위한 숏츠 생성 AI Agent - 헬릭스 숏츠, ifkakao2025

카카오헬스케어 💪🏼

LLM

• 생성형 AI를 활용한 개체명 인식(NER), ifkakao2024

카카오뱅크 💰

LLM

• 이 문자가 스미싱인 이유는? - 스미싱 탐지를 위한 LLM 개발 및 평가,ifkakao2024
• Prompt Attack에 대항하는 공든 요새 쌓기: lab.fortress, ifkakao2025

카카오페이, 카카오페이손해보험 💰

LLM, AI

• LLM 서빙하기, ifkakao2024
• 문서 검토는 이제 Document AI로 한방에!,ifkakao2024

이상치탐지

• FDS에 지속 성장하는 ML 적용 이야기, ifkakao2024

플랫폼

• AI 플랫폼 하드웨어부터 코드까지: GPU, LLMOps, Agentic Coding으로 완성하는 AI 플랫폼, ifkakao2025

카카오게임즈 🎮

이탈방지

• 통계를 이용해 이탈을 방지할 수 있을까?, SMART STATS 개발기, ifkakao2024

AI

• 김대리, SQL 팡션? 사용하지 마세요. MCP 쓰세요: AI 기술을 이용한 데이터 민주화, ifkakao2025
• AI를 활용한 자동 게임보안 검수 시스템, ifkakao2025

카카오모빌리티 🚕

AI

• 자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행, ifkakao2025
• 실시간 경로탐색에 Multi-armed Banadit 기반 강화학습 도입하기 (feat. SCI급 논문게재), ifkakao2025

당근 🥕

추천, 검색

• 딥러닝 개인화 추천 (당근마켓, 2019)
• RAG를 활용한 검색 서비스 만들기, 2025
• 검색어에 숨겨진 의도를 더 정확하게, 검색을 바꾸는 AI 실험들 — 당근 AI Show & Tell #5, 2025
• LLM을 활용한 스마트폰 시세 조회 서비스 구축, 2025
• 당근 추천 알고리즘 - 홈피드 후보모델 파헤치기, 2024당근테크밋업
• 수십억 개 연결이 존재하는 당근 그래프에서 GNN 학습하기, 2024당근테크밋업
• 중고거래 시멘틱서치 도입기: 꽁꽁 얼어붙은 키워드 위로 벡터가 걸어다닙니다, 2024당근테크밋업

이상치탐지

• ㅎㅖ어져서 팝니ㄷr ☆: LLM과 임베딩 유사도로 빠르게 패턴을 바꾸는 업자 잡아내기, 2024당근테크밋업
• 연간 LLM 호출 비용 25% 절감, 인턴이 도전한 시맨틱 캐싱 도입 기록, 2025

플랫폼

• 당근페이 데이터플랫폼 구축기, 2024당근테크밋업
• 지표 통합과 탐색: KarrotMetrics와 Explorer로 가치 있는 의사결정하기, 2024당근테크밋업
• 추천 서빙 시스템 아키텍처: 높은 생산성을 위한 아키텍쳐 및 ML Flywheel, 2024당근테크밋업
• 온콜, 알림만 보다가 죽겠어요, 2024당근테크밋업

ML

• 카테고리 분류에 2조 토큰을 쓰면서 알게된 것들, 2026 LLM prompt 카테고리 분류
• ‘로컬’ 슈퍼 앱에서 장기 유저 모델링은 어떻게 달라질까?, 2026 constrastive learning two tower

하이퍼커넥트 👩‍❤️‍👨

추천

• 비용 효율적인 Click-Through Rate Prediction 모델로 하쿠나 라이브 추천시스템 구축하기, 2021
• 아자르에서 AI 기반 추천 모델의 타겟 지표를 설정하는 방법 (feat. 아하 모멘트), 2024
• 협업 필터링을 넘어서: 하이퍼커넥트 AI의 추천 모델링, 2024
• 이벤트 기반의 라이브 스트리밍 추천 시스템 운용하기, 2022
• 아자르에서는 어떤 추천 모델을 사용하고 있을까?, 2024
• AI 실시간 추천 시스템을 위한 Flink 기반 스트림 조인 서비스 구축기, 2025
• 클릭 한 번으로 실험 시작! 이터레이션 사이클을 단축하는 추천 실험 시스템 개발기, 2025

AI, ML

• 왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기, 2025
• 온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화, 2026

개발

• 1:1 비디오 채팅 서비스는 E2E 회귀 테스트를 어떻게 자동화할까?, 2025

라인 💬

추천

• LINE Timeline의 새로운 도전 (2020.04)
• 오프라인과 온라인 A/B 테스트를 통해 오픈챗 추천 모델 개선하기, 2023
• Milvus: LINE VOOM의 실시간 추천 시스템을 위한 대규모 벡터 DB 구축기, 2025

ML

• 머신러닝을 활용한 오픈챗 클린 스코어 모델 개발기, 2020
• 오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기, 2024
• 오픈챗 메시지들로부터 트렌딩 키워드 추출하기, 2025

네이버 🔍

추천, 검색

• (Deview2021) BERT로 만든 네이버 플레이스 비슷한 취향 유저 추천 시스템
• (Deview2021) Knowledge Graph에게 맛집과 사용자를 묻는다: GNN으로 맛집 취향 저격 하기
• (Deview2020) 유저가 좋은 작품(웹툰)을 만났을 때
• (Deview2020) 추천시스템 3.0: 딥러닝 후기시대에서 바이어스, 그래프, 그리고 인과관계의 중요성
• 홈피드: 네이버의 진입점에서 추천피드를 외치다! 추천피드 도입 고군분투기, DAN24
• 네이버 검색이 이렇게 좋아졌어? LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기, DAN24
• 서치피드: SERP를 넘어 SURF로! 검색의 새로운 물결, DAN24
• 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스, DAN24
• 클립 크리에이터와 네이버 유저를 연결하기: 숏폼 컨텐츠 개인화 추천, DAN24
• LLM 기반 추천/광고 파운데이션 모델, DAN24
• 사용자 경험을 극대화하는 AI 기반 장소 추천 시스템 : LLM과 유저 데이터의 융합, DAN24
• LLM for Search: 꽁꽁 얼어붙은 검색 서비스 위로 LLM이 걸어다닙니다, DAN24
• 사람을 대신해야 진짜 AI지? : LLM 기반 임베딩부터 검색 품질 자동 평가 모델까지, DAN24
• SQM으로 네이버 검색 품질 췍↗!, DAN24
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 끊임없이 즐거움, 네이버 클립으로 빠져들다: 개인화·VLM·에이전트가 완성하는 네이버 클립 경험, 2025 숏폼 추천 알림 발송 추천풀 구축 랭킹
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] From Trend to You: 숏텐츠 키워드 추천의 개인화, 2025 키워드 추출 랭킹 LLM Ranker
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 20년 된 카페의 도전: AI 추천 피드 실험기, 2025 피드 추천
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] F-Solid: RAG에 최적화된 검색아키텍쳐, 2025 검색
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 발췌에서 생성으로: 네이버 검색의 진화, 2025 AI 브리핑 검색 LLM
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 검색 서비스에 최적화된 LLM 만들기: 데이터, 학습, 서비스 적용 사례, 2025 검색 특화 LLM SFT RL
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] LLM 라우터: 맥락을 이해하고 분류하는 똑똑한 AI 분류기, 2025
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] NextN Search: 끊임없이 진화하는 네이버 검색, 2025 VLM LLM 검색 개인화 추천 컨텐츠 품질 평가
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Place AI Briefing: 검색부터 요약까지, 2025 검색 요약 LLM 임베딩 reranker
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Station M: LLM 그냥 쓰지마세요. 네이버 AI 검색의 모델 오케스트레이션, 2025 LLM
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 같은 검색 다른 경험: 검색 품질을 넘어 사용자의 만족으로, 2025 검색 지표 평가 정량화

AI, LLM

• eFoundation: 상품을 딱 잘 표현하는 임베딩을 만들었지 뭐야 ꒰⍢꒱ 완전 럭키비키잔앙 ☘︎, DAN24
• 어? GPU 그거 어떻게 쓰는건가요? : AI 서빙 헤딩팟 실전 노하우 (feat. AI 이어북)
• 속도와 효율의 레이스! : LLM 서빙 최적화의 모든것.
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 네이버 PersonA - 지금 나를 이해하는 AI (부제 : LLM 기반 사용자 메모리 구축과 실시간 사용자 로그 반영 시스템 구현), 2025 LLM 메모리 LLM 개인화 콘텐츠
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Media AI로 창작되고 소비되는 네이버 동영상, 2025 vlm 숏폼생성
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Papago Speech Translation을 소개 합니다, 2025 speech translation model
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 데이터 속 숨은 트렌드, LLM이 답하다: 랭킹 기반 플레이스 트렌드 분석 시스템 트렌드 랭킹 텍스트 마이닝 키워드 추출 설명가능성 LLM KD
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] LLM 조각하기: HyperCLOVA-X SEED 모델 학습의 기술, 90x 학습 효율화, 효율적인 LLM 구조, 2025
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Multi-AI Agent 개발: 레퍼런스 아키텍처와 구현 전략, 2025

광고

• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 단 하나의 문장으로: Foundation Model이 답해주는 차세대 Audience Targeting, COMPASS, 2025 광고 타겟팅 FM model text2segment

기타

• 당신의 Python 모델이 이븐하게 추론하지 못하는 이유 [CPU 추론/모델서빙 Python 딥다이브], DAN24
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 물과 실험은 셀프입니다: 대규모 검색 서비스의 셀프서브 프로세스 정착기, 2025 AB test metric store query view 사내플랫폼
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 사용자에 대한 이해로부터 : 검색과 홈피드 서비스의 성장 문법, 2025 성장 측정

네이버웹툰 📖

추천, 검색

• 내 손 안의 알딱핑! (੭˃ᴗ˂)੭ 네게 맞는 웹툰을 알아서 딱! 추천해줄게, DAN24
• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 실시간 추천-CRM 통합 모델로 완성하는 개인화 UX, 2025 추천 이탈방지 MMoE

타겟팅

• 글로벌 웹툰의 ML 기반 CRM 실전 적용기 : Uplift Model과 Survival Model을 활용한 타겟팅 고도화 (네이버 웹툰), DAN24

LLM, AI

• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 대화형 AI로 바꾼 데이터 협업: 데이터 활용의 장벽을 없애다, 2025 사내 AI Agent

네이버페이 💰

인과추론

• Uplift Modeling을 통한 마케팅 비용 최적화 (with Multiple Treatments), 2024

LLM, AI, Agent

• [팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 부동산 매물 검색의 혁명 대화형 AI로 구현하는 검색-분석-투자 통합 생태계, 2025 대화형 검색봇

넥슨 🎮

추천

• NDC21-데이터분석, 추천알고리즘 offline A/B 테스트 (feat: PAIGE 프로야구 서비스)

인과추론

• 업리프트 모델링을 통해 게임 광고 전환율 향상시키기, 2023

요기요 🍚

추천

• 데이터야놀자2022, 뭐먹지 빌런을 무찌르는 GNN 기반 개인화 추천

무신사 👔

추천, 검색

• 무신사가 카테고리숍 추천을 하는 방법, 무신사 2023
• 검색어 분석을 통한 상품 정렬 개선, 무신사 2021
• AI와 함께하는 패션 큐레이션 — 무신사 2.0 시나리오 기반 추천 시스템 개발, 2024
• 당신이 보는 첫 화면은 어떻게 정해질까? 무신사 홈 배너 개인화 추천 이야기, 2025

라이너 🔍

추천, 검색

• TikTok for Text! 라이너 앱 Session-based Recommender 구축기, 라이너 2023
• Bag-of-Tricks for Recommendation: Recency, Clustering 그리고 Item Shuffling, 2022
• 신뢰성 있는 문서를 골라주기 위한 Liner Ranker, 2024

오늘의집 🏠

추천, 검색

• 유사 이미지 추천 개발 #1 비슷한 공간 - 콘텐츠 추천을 위한 이미지 유사도 모델 개발 과정
• 유사 이미지 추천 개발 #2 비슷한 상품 - 커머스 상품 추천을 위한 유사도 모델 개발 과정
• 개인화 추천 시스템 #1. Multi-Stage Recommender System, 2024
• 개인화 추천 시스템 #2. Personalized Content Ranking, 2024
• 개인화 추천 시스템 #3. 모델 서빙, 2025
• 개인화 추천 시스템 #4. Feature Store, 2025
• 오늘의집 렌즈 - 텍스트를 넘어 이미지로 확장되는 검색 경험, 2025 이미지 검색 객체 탐지
• 오늘의집 검색 - 모든 언어와 도메인을 아우르는 일반화된 Retrieval 시스템 만들기, 2025 임베딩 검색 임베딩 학습

우아한형제들(배민) 🍚

추천

• (2023 우아콘) 추천시스템 성장 일지: 데이터 엔지니어 편
• (2023 우아콘) 여기, 주문하신 '예측' 나왔습니다: 추천/ML에서 '예측'을 서빙한다는 것에 대하여
• 실시간 반응형 추천 개발 일지 1부: 프로젝트 소개, 2024
• 실시간 반응형 추천 개발 일지 2부: 벡터 검색, 그리고 숨겨진 요구사항과 기술 도입 의사 결정을 다루는 방법, 2025
• 그래프, 텍스트 인코더를 활용한 실시간 추천 검색어 모델링, 우아콘2024
• 취향 저격 맛집 추천, 더 똑똑하게: 추천 모델 성장 일지, 우아콘2024
• “함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화, 2026 node2vec transformer 크로스 셀링

LLM, AI

• AI 데이터 분석가 '물어보새' 등장: 데이터 리터러시 향상을 위한 나만의 데이터 분석가, 우아콘2024
• Fine-tuning 없이, 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 검수하기, 우아콘2024
• GPT를 활용한 카탈로그 아이템 생성, 2025
• AI 데이터 분석가 '물어보새', 그다음: 더 넓고 깊은 지식 공유하기, 우아콘 2025 사내봇 멀티 에이전트
• AI Platform 2.0: LLMOps로 만드는 비즈니스 레버리지, 우아콘 2025 LLMOps
• "어제 쓴 프롬프트, 오늘도 그대로 쓰시나요?", 우아콘 2025 프롬프트 프롬프트 학습법

이상치탐지

• 배민 앱 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델 도입

기타

• 음식 픽업하러 산 넘고 강 건널 수 없으니가: 배달 데이터를 활용해 최적의 지역 클러스터링하기, 우아콘2024
• 당신에게 배달 시간이 전달되기까지: 불확실성을 다루는 예측 시스템 구축 과정, 우아콘2024
• 자율주행 로봇을 위한 머신러닝 모델의 추론 성능을 최적화하기, 우아콘2024
• 로봇 ML 모델의 경량화 1부: 훈련 후 양자화, 2024
• 로봇 ML 모델의 경량화 2부: 양자화 인식 훈련, 2024
• 프로덕트 전략, 어떻게 시작해야 할까?, 2025

플랫폼

• 우아한 데이터 허브, 일 200억 건 데이터 안전하게 처리하는 대용량 시스템 구축하기, 우아콘2024
• 장애 같은데? 일단 STOP!: 배달서비스 장애 감지/차단 시스템 구축 경험담, 우아콘2024
• Kafka 파티션 증설 없이 처리량 한계 돌파하기: Parallel Consumer 적용기, 우아콘 2025
• 데이터 연금술: 로우 데이터를 파이프라인을 통해 '금'으로 바꾸는 법, 우아콘 2025
• 배달의 민족 주문~!: ServerSentEvents로 실시간 알림 전송하기, 우아콘 2025
• 배달의민족 모든 푸드주문 데이터, 서비스 중단 없이 DocumentDB 전환하기, 우아콘 2025
• 진화하는 스트리밍 플랫폼: 견고함을 향한 여정과 인사이트, 우아콘 2025

컬리 🍚

추천

• 함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 1부, 2024
• 함께 구매하면 좋은 상품이에요! - 장바구니 추천 개발기 2부, 2024

토스 💰

추천

• 기반 데이터가 부족해도 OK! 커머스 추천 시스템 제작기, SLASH24

플랫폼

• ML 플랫폼으로 개발 속도와 안정성 높이기, SLASH24
• Feature Store로 유연하게 ML 고도화하기, SLASH24

데이터분석

• TMC25 | Product - 글로벌 수준의 DA 조직을 만들기 위해 꼭 갖춰야 할 것, 2025
• TMC25 | Product - 토스 데이터 분석가가 하는 진짜 A/B테스트, 2025 푸시
• TMC25 | Product - Metric Review, 실행을 이끌다, 2025
• TMC25 | Product - ‘전환율’이 아닌 ‘정답률’, 2025
• TMC25 | Product - Data Driven 팀, 이렇게 시작했습니다, 2025 조직
• TMC25 | Product - 데이터 분석팀 리더는 처음이라, 2025 조직
• TMC25 | Product - 중층적, 고객중심적, 동적으로 접근하는 제품 성장, 2025 프로덕트 분석 인과관계

Spotify 🎤

추천, 검색

• The Rise (and Lessons Learned) of ML Models to Personalize Content on Home, 2021
• Introducing Natural Language Search for Podcast Episodes, spotify 2022
• Modeling Users According to Their Slow and Fast-Moving Interests, spotify 2022
• Researching how less-streamed podcasts can reach their potential, 2022
• Socially-Motivated Music Recommendation, 2024
• Personalizing Audiobooks and Podcasts with graph-based models, 2024
• Teaching Large Language Models to Speak Spotify: How Semantic IDs Enable Personalization, 2025 Semantic IDs LLM
• Spillover Detection for Donor Selection in Synthetic Control Models, 2025

Pinterest 🎆

추천, 검색

• The machine learning behind delivering relevant ads, Pinterest 2021
• Feature Caching for Recommender Systems w/ Cachelib, 2024
• Advancements in Embedding-Based Retrieval at Pinterest Homefeed, 2025 two-tower conditional retrieval
• Foundation Model for Personalized Recommendation, 2025 foundation model
• Improving Pinterest Search Relevance Using Large Language Models, 2025 KD enriched text augmented label
• Modernizing Home Feed Pre-Ranking Stage, 2025 pre-ranking sample selection bias serving early funnel log
• Deep Multi-task Learning and Real-time Personalization for Closeup Recommendations, 2025
• Next-Level Personalization: How 16k+ Lifelong User Actions Supercharge Pinterest’s Recommendations, 2025 TransActV2 lifelong user sequence Next Action Loss
• Unlocking Efficient Ad Retrieval: Offline Approximate Nearest Neighbors in Pinterest Ads, 2025
• Improving Quality of Recommended Content through Pinner Surveys, 2025 quality model survey

이상치탐지

• Warden: Real Time Anomaly Detection at Pinterest
• Fighting Spam using Clustering and Automated Rule Creation

Ebay 🛒

추천, 검색

• Building a Deep Learning Based Retrieval System for Personalized Recommendations, ebay 2022

Nvidia 💻

추천, 검색

• Recommender Systems, Not Just Recommender Models, nvidia merlin

인과추론

• Using Causal Inference to Improve the Uber User Experience, 2019

Uber 🚕

추천, 검색

• Innovative Recommendation Applications Using Two Tower Embeddings at Uber, Uber 2023
• Enhancing Personalized CRM Communication with Contextual Bandit Strategies, 2025

Google 🔍

추천, 검색

• Scaling deep retrieval with TensorFlow Recommenders and Vertex AI Matching Engine

이상치탐지

• Unsupervised and semi-supervised anomaly detection with data-centric ML, google blog

X (twitter) 📱

추천, 검색

• GraphJet: Real-Time Content Recommendations at Twitter, 2016
• Model-based candidate generation for account recommendations, X 2022
• A hybrid approach to personalize notification volume, 2022

Meta (facebook) 📱

추천, 검색

• Scaling the Instagram Explore recommendations system, meta 2023
• How machine learning powers Facebook’s News Feed ranking algorithm, meta 2021

Netflix 🎬

추천, 검색

• Innovating Faster on Personalization Algorithms at Netflix Using Interleaving, 2017

이상치탐지

• Machine Learning for Fraud Detection in Streaming Services

인과추론

• A Survey of Causal Inference Applications at Netflix

Yelp 🍚

추천, 검색

• Search Query Understanding with LLMs: From Ideation to Production, 2025

Swiggy 🛒

추천, 검색

• Contextual Bandits for Ads Recommendations, 2022
• Smart Push notifications (Multi-Armed Bandits at Swiggy: Part-4)

Airbnb ✈️

추천, 검색

• Embedding-Based Retrieval for Airbnb Search, 2025
• Improving Search Ranking for Maps, 2024

Lyft 🚕

이상치탐지

• Full-Spectrum ML Model Monitoring at Lyft
• Building a large scale unsupervised model anomaly detection system — Part 1
• Building a large scale unsupervised model anomaly detection system — Part 2

Whatnot 🛒

추천, 검색

• Evolving Feed Ranking at Whatnot, 2025

Others blog

추천

• Transformers4Rec: A flexible library for Sequential and Session-based recommendation
• [22'Recsys] BERT4Rec 구현의 진실에 관하여 : A Systematic Review and Replicability Study of BERT4Rec for Sequential Recommendation
• Scaling deep retrieval with TensorFlow Recommenders and Vertex AI Matching Engine
• DLRM github
• DeepCTR github
• Two Tower Model Architecture: Current State and Promising Extensions, 2023
• 추천 시스템 서비스 적용을 위한 Elastic Search 도입기, 2022
• Recommendation Systems • Bias
• Search: Query Matching via Lexical, Graph, and Embedding Methods, 2021
• Patterns for Personalization in Recommendations and Search, 2021
• Real-time Machine Learning For Recommendations, 2021
• System Design for Recommendations and Search, 2021
• Improving Recommendation Systems & Search in the Age of LLMs, 2025
• Push Notifications: What to Push, What Not to Push, and How Often, 2023

인과추론

• Brady Neal - Causal Inference
• 인과추론의 데이터과학
• EconML/CausalML KDD 2021 Tutorial
• Causal Inference for the Brave and True
• Dowhy 가이드 실습 pap gitbook
• Causal-Inference-and-Discovery-in-Python
• For effective treatment of churn, don’t predict churn, 2019
• Causal inference 123, Microsoft Shujuan(Jane) Huang 2020

🧑🏻‍💻 Study & Practice & Project

개인적으로 공부하는 모든 내용을 작성하지는 않고 주로 코드나 기록으로 남아있는 경우만 index 용으로 작성합니다.

Language

• c++ 기본 공부, 2020 repo
• Python 심화 공부, 2023 repo
• Java 기본 공부, 2025

ML engineering

• Deployment of ML Models 공부, 2022 repo
• Bentoml tutorial, 2022 repo
• Airflow 공부, 2022 review
• Docker, K8s 공부, 2023 review
• ML Engineer를 위한 MLOps 튜토리얼, 2023 repo
• ML Testing Monitoring 공부, 2023 repo
• FastAPI 공부, 2023 repo
• 디자인 패턴 공부, 2024 repo
• 머신러닝 디자인 패턴 공부, 2025 repo
• 백엔드 프로그래밍 (FastAPI), 2026 repo
• 인프라 이론 공부, 2026 repo

Recommendation System

• 추천 모델 구현, 2023 repo
• bandit 공부, 2025 repo

Imbalanced Learning, Anomaly Detection

• Dacon 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회, 2022 code
• Kaggle Credit Card Fraud Detection, 2022 code
• 네트워크임베딩 대학원수업 기말 프로젝트 (Anomaly Detection with Graph Embedding Ensemble) pdf
• 모델 구현 (라이브러리화), 2023 repo

Causality

• Brady Neal - Causal Inference 공부 review
• Causal Inference for the Brave and True 공부 review
• DoWhy tutorial review
• Heterogeneous Treatment Effect Estimation tutorial review

NLP

• NLP 공부, 2020 repo
• hugginface text classification, 2022 repo

XAI

• XAI 기본 공부, 2019 repo

Time series

• time series 공부, 2021 repo

Graph

• network embedding 공부, 2021 repo
• cs224w 공부, 2022 repo

etc

• 개인 블로그 공부 정리 blog