Apple TV 검색의 개인화 시스템이 텍스트 기반 다국어 인코더(TextEmb)와 ID 기반 협업 임베딩 모델(IdEmb)을 결합했어요. TextEmb는 공동 참여 3튜플을 활용한 대조 학습으로 훈련됐고, IdEmb는 상호 작용 기반 긍정 데이터를 사용했어요. 사용자 표현은 검색 기록 기반으로 생성돼 실시간으로 업데이트돼요.
증분 검색은 각 키 입력 시 고품질 순위가 필요하며, 사용자의 의도가 불명확한 경우가 많아요 (예: 1~3자 접두사). 이 시스템은 사용자의 검색 의도를 정확히 파악하고 관련 비디오를 빠르게 찾아주는 데 목표를 두고 있어요.
새로운 접근 방식은 텍스트와 ID 임베딩을 결합하여 검색 순위를 결정하며, 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고 검색 효율성을 높일 수 있어요.