Pinterestは、ユーザーの長期的な目標を理解し、インスピレーションから実現までのプラットフォームになることを目指しています。そのために、興味、意図、コンテキストによって定義される「ユーザー Journey（旅）」を導入します。これらのJourneyは、単純なコンテンツのレコメンデーションを超えて、ユーザーのインタラクションを分析することで推測されます。このシステムは、「リーン」なアプローチで構築されており、ユーザーデータからキーワードをクラスタリングしてJourneyを特定します。動的なキーワード抽出と階層的クラスタリングを使用して、柔軟でパーソナライズされたJourneyを生成します。その後、Journeyの命名、拡張、ランキング、多様化を適用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。ステージ予測モデルは、適切な通知のためにJourneyのライフサイクルを決定します。出力は、名前、キーワード、ステージ、信頼度スコアを持つ、明確なユーザーJourneyのリストです。LLM（大規模言語モデル）は、Journeyの関連性を評価し、システム改善を導くために使用されます。Journeyを意識した通知に関する実験では、ユーザーエンゲージメントが大幅に向上しました。さらに、PinterestはLLMを積極的に活用して、Journeyの推論全体を簡素化および改善しています。同社は、LLMのファインチューニングと、効率的な実行のためのスケーラブルなバッチ推論の実装を積極的に行っています。