이 연구는 음성 검색에서 사용자의 구매 의도를 파악하는 방법을 제안한다. 음성 검색에서는 사용자의 의도가 명확하지 않은 경우가 많아, 적절한 시기에 추천을 제공하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 다양한 특징을 활용하여 사용자의 잠재적 구매 의도를 파악하는 모델을 제안한다.
특징으로는 질문 텍스트, 제품 정보, 사용자의 과거 구매 행동 등을 활용한다. 이를 Mixture-of-Experts 모델을 통해 통합하고, Graph Attention Network를 활용하여 유사한 질문이나 사용자의 정보를 활용한다.
실험 결과, 제안한 모델이 기존 접근법보다 우수한 성능을 보였다. 또한 실제 음성 검색 사용자를 대상으로 한 온라인 실험에서도 높은 정확도로 구매 의도를 파악하고, 적절한 시기에 추천을 제공할 수 있음을 확인했다.
이 연구는 음성 검색에서 사용자의 잠재적 구매 의도를 파악하고, 이를 활용하여 사용자 경험을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해 음성 검색 기반 전자상거래 서비스의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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