Meta가 광고 추천의 효율성을 높이기 위해 개발한 'Hierarchical Interest Representation' 기술에 대한 소개입니다. 이 기술은 사용자, 광고주, 제품 간의 복잡한 관계를 그래프 구조로 학습하여, 사용자의 잠재적인 관심사를 더 정확하게 파악하는 것을 목표로 합니다. Transformer 기반의 그래프 학습과 LLM을 활용한 멀티모달 데이터 처리를 통해, sparse한 상호작용 상황에서도 정교한 광고 추천이 가능하도록 돕습니다. 이를 통해 Meta는 더욱 개인화된 광고 경험을 제공하고, deep funnel optimization을 극대화하는 혁신적인 시스템을 구축하고 있습니다.