美团点评旅游推荐系统演进与人工智能应用

“藏经阁-美团点评旅游推荐系统的演进.pdf”主要讲述了美团点评旅游推荐系统的发展历程，以及其中的关键技术和挑战。该资料由郑刚分享，他自2015年起在美团点评酒旅事业群工作，负责搜索排序推荐和数据仓库与产品的建设。 在美团点评的酒旅业务中，推荐系统扮演着至关重要的角色，它帮助用户在众多的旅游产品中找到最符合其需求的选择。推荐系统的演进经历了多个阶段，从2015年组建推荐团队开始，逐步覆盖了周边游频道内推荐、搜索少/无结果推荐、详情页推荐、酒旅交叉推荐和点评旅游推荐等应用场景。 推荐系统面临的挑战主要包括用户的兴趣点不明确，尤其是在旅游场景下，超过50%的订单来源于推荐。同时，由于用户的本异地需求差异大，推荐系统需要处理大量的异地请求，并且需要考虑季节性因素，例如冬季的温泉订单显著增加。此外，推荐形式多样，如景点门票、跟团游、景酒套餐等，需要适应不同的展现方式。 在解决这些问题的过程中，美团点评采用了基于用户画像的召回策略。用户画像包含了用户的常驻城市、购买行为等信息，通过分析这些数据可以区分本地需求和异地需求。对于本地需求，推荐系统会展示当地用户购买的热销POI；对于异地需求，系统会提供异地用户购买的热门POI，并结合销量进行时间衰减，以确保推荐的新鲜度。 为了提升推荐的精准度，美团点评还引入了基于L2R（Learning-to-Rank）的排序策略优化，这有助于在召回的候选列表中进一步筛选出最适合用户的商品。推荐引擎的设计也从海量大数据的离线计算逐步转变为支持高并发在线服务，以满足实时推荐的需求。 数据产品和酒旅数据仓库的建设是支撑整个推荐系统的关键。通过集团数据平台，美团点评能够进行数据挖掘，从而获取更深入的用户洞察，为推荐策略提供更坚实的基础。 总结来说，美团点评旅游推荐系统的演进展示了如何通过不断优化用户画像、召回策略和排序算法，以及构建高效的数据基础设施，来提升用户体验并驱动业务增长。在这个过程中，人工智能和大数据技术发挥了核心作用，为旅游推荐提供了智能化的解决方案。