Uber Eats의 홈 피드 추천 시스템을 수동 피처 설계 방식에서 트랜스포머 기반 시퀀스 모델링으로 전환한 사례다. 피처 신선도를 기존 24시간에서 수 초 단위의 근실시간(near real-time)으로 단축하여 사용자 행동 변화를 빠르게 반영할 수 있도록 개선했다. 또한 개별 아이템을 독립적으로 점수화하는 pointwise 방식에서 리스트 단위로 컨텍스트를 고려하는 listwise 랭킹 방식으로 전환해 추천 품질과 실시간 개인화 정확도를 높였다.
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