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hbyang	25f2cc871d	스테이머뭄 매칭 품질 개선 4건 ... ② 사전 보강 — 실측으로 찾은 어휘 공백을 메움 - 인원: 2인·3인 추가 (4/6/10/20인만 있어 기준 2인 업체가 노릴 키워드가 없었다) - 단독 명사형: 군산 독채 / 스테이 / 풀빌라 (조합형만 있어 단독 검색을 놓쳤다) - 분위기 11종(감성·조용한·사진찍기 좋은·인생샷 …), 여행형태 9종(뚜벅이·1박2일 …) - scripts/import-related.ts — 검색광고 키워드도구 내려받기 병합 (파일 임포터) ③ 사전 오염 정리 - source='llm' 27건 삭제 (강남 미용실·해운대 한식당이 군산 펜션 사전에 있었다) - 매칭 후보를 업체 업종으로 한정 + source IN ('dataset','manual') 만 조회 - 적재 시 데이터셋에서 빠진 행 삭제 — upsert 만 하면 재빌드마다 누적된다 (974 → 1072) ④ 고객 언어 레인 (w=0.9) - hashtags + reviewSignals(원문 아닌 빈도 집계) 를 별도 레인으로 - 사업자 표현보다 검색어에 가까우므로 유형 다음으로 높게 잡음 - 스테이머뭄 데이터는 아직 없음 — 인스타는 로그인 월이라 스크래퍼가 채워야 함 ⑤ 레인 토큰 중복 제거 - '신흥동' 과 '신흥동 일본식가옥' 이 별개 원소라 같은 낱말이 두 번 실렸다 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-11 14:09:36 +09:00
hbyang	f7485aab32	매칭을 속성별 다중 질의 + 가중 RRF + 사실 기반 필터로 재구성 ... 프로필을 통짜로 한 벡터에 넣으면 속성이 희석된다. 실측: 통짜는 점수 폭 0.0076, 속성별로 쪼개면 0.0624 (8배). - src/serving/match.rules.ts — 레인 빌더, 권역 판정, 수용 인원/시설 필터, 시설 통제 어휘 정규화 - src/serving/match.service.ts — 레인별 검색 → 가중 RRF 융합 → 필터 → 레인별 그룹(byLane) 출력. 근거(어느 레인 몇 위)를 함께 반환 - POST /v1/match 에 mode=fusion(기본) / single(기존 통짜, 비교용) - 데모 페이지: 모드 토글, 레인 카드, 융합/레인별/배제됨 탭 레인 설계에서 실측으로 고친 것 - 브랜드 레인 제거 — 상호는 사전에 없어 generic '군산 펜션 ~예약'만 끌어왔다 - 권역/인근 레인 병합 — '신흥동' 토큰이 겹쳐 위치 키워드가 상위를 쓸어갔다 - RRF 상수 60 → 20 — 60은 1위/40위 기여도 차이가 1.6배뿐이라 generic이 유리했다 사실 기반 필터는 벡터가 못 거르는 모순을 배제한다. 스테이머뭄(최대 4인, 원도심) 기준 61건 배제. 미확인 시설은 배제하지 않고 '보류'로 표시한다 — 없음이 아니라 모름이므로. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-09-09 16:00:00 +09:00