MMR Diversity Reranking 기반의 게임 추천 엔진 및 LocalStorage 상태 관리 설계

Just launched: NEXTURN — a swipe-based game recommender (Next.js + IGDB)

Pekosan2026년 4월 27일1분intermediate

AI 요약

Context

기존 추천 시스템이 '이미 플레이한 게임'을 긍정 신호로 오해하여 후속작만 추천하는 한계점 발견. 사용자의 명시적 거부 신호(Negative Signal)를 시스템에 반영하는 새로운 필터링 메커니즘의 필요성 대두.

Not for me 존을 통한 명시적 Negative Signal 수집 및 장르·테마·모드 전반으로 신호 전파(Propagation) 구조 설계
추천 결과의 중복성을 제거하고 다양성을 확보하기 위한 MMR(Maximal Marginal Relevance) Diversity Reranking 알고리즘 적용
서버리스 환경의 오버헤드 제거를 위해 모든 Session State를 localStorage에서 처리하는 No-DB 아키텍처 채택
Framer-motion을 활용한 Drag UX 구현으로 Swipe 기반의 실시간 데이터 분류 인터페이스 최적화
IGDB API 기반의 글로벌 데이터 풀과 1,200개의 큐레이션 데이터를 결합한 하이브리드 데이터 소스 운용

실천 포인트

1. 사용자 거부 신호를 단순 제외가 아닌 속성 전파 모델로 설계하여 추천 정확도 개선 검토

2. 초기 단계 서비스에서 DB 도입 전 localStorage를 활용한 상태 관리로 Latency 제거 및 인프라 비용 최적화

3. 단순 유사도 기반 추천의 한계를 극복하기 위해 MMR과 같은 Reranking 전략 도입 고려

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