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추천 시스템은 평균을 잘 맞추는 데 능숙하다. 문제는 현장에서 필요한 것은 평균이 아니라, 맥락을 읽고 순간의 목적에 맞춰 결과를 정교하게 다듬는 능력이라는 점이다. 부산비비기 같은 지역 기반 서비스나 로컬 콘텐츠 큐레이션 환경에서는 이 미세 조정이 곧 사용자 경험의 품질을 가른다. 부산이라는 도시 특성, 사용자 여정, 시계열 수요, 장소의 실제 운영 부산비비기 상황이 복잡하게 얽히고, 그날의 날씨나 이벤트 일정 같은 외부 변수도 강하게 작용한다. 한 줄의 정렬 기준으로 해결할 수 없는 이유다. 여기서는 내가 현장에서 겪은 시행착오와 함께, 추천 결과를 미세 조정하는 실전 프레임을 공유한다. 모델 하나로 끝내려 하지 말고, 후보