연구진은 다양한 콘텐츠 계층에서 효율적으로 후보를 검색하는 데 어려움을 겪는 대규모 검색 시스템의 문제를 해결하기 위해 MESH 프레임워크를 제안했어요.
MESH는 모듈화된 아키텍처와 게이트된 편향 보정 기능을 통해 이질성으로 인한 모델 용량 감소 문제를 완화하고, 콘텐츠 계층별 성능 불균형을 해소해요.
Pinterest의 Related Pins 플랫폼에서 온라인 평가 결과, MESH는 신규 아이템의 재핀 수치를 5.5% 향상시키고, 전환율 효율성을 55% 개선하며, 사용자 유지율을 0.46% 향상시켰어요.