플러스프로젝트 배경
프로젝트 배경 1) 문제점 - OTT 서비스가 많아지면서 사용자는 Netflix, Disney+, TVING, Wavve 등 여러 플랫폼을 오가며 볼 콘텐츠를 직접 찾아야 하는 불편함이 있었습니다. - 콘텐츠 수는 많지만 실제로는 “오늘 무엇을 볼지” 결정하기 어려워, 탐색 시간이 길어지고 시청으로 이어지지 않는 선택 피로가 발생했습니다. - 기존 추천 방식은 인기순·장르순 중심인 경우가 많아,
프로젝트 성과
약 11만건 규모의 메타데이터 인프라 구축
Database에 API기반 메타데이터 11만건을 구축해 추천과 상세정보에 활용
추천 응답속도 60% 개선
LLM Rerank 프롬프트를 경량화해 추천 TTFC 를 기전 7-9초에서 약 3초 수준으로 단축
2.5k건 콘텐츠 embedding 기반 도입
콘텐츠 embedding 을 활용해 사용자의 취향벡터와 유사한 콘텐츠를 검색하도록 개선
DPP 기반 추천 다양성 알고리즘 적용
DPP greedy MAP과 γ 튜닝을 적용해 추천 품질과 다양성의 균형을 개선
핵심 기능
Discover
유저가 앱 접근시 메인화면에서 취향 기반한 작품 추천, 한 작품씩 탐색
진행 단계
서비스 기획 및 문제 정의
2026.04.
OTT 콘텐츠 선택 피로 문제를 정의하고, AI 기반 영화·시리즈·예능 추천 서비스 방향 설정
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 Neko / neq,는 OTT 콘텐츠 선택 피로를 줄이기 위한 AI 기반 콘텐츠 추천 서비스입니다. Netflix, Disney+, TVING, Wavve 등 여러 OTT를 이용하지만 “오늘 뭘 볼지” 결정하기 어려운 사용자를 대상으로, 사용자의 취향·저장 이력·시청 맥락을 바탕으로 영화/시리즈/예능 콘텐츠를 추천하는 서비스입니다. - 서비스 카테고리: AI 추천 서비스
