美团外卖特征平台建设与挑战

"美团外卖特征平台的建设与实践" 美团外卖特征平台的建设是为了应对日益复杂的外卖业务需求，包括推荐、广告、搜索等多条业务线。这些业务背后涉及到用户、商家和平台三方面的利益平衡，算法策略通过模型优化来维持这种平衡。随着业务和模型的演进，从最初的线性模型到深度学习模型，特征平台的作用变得至关重要，它提供了模型服务、模型训练和特征平台三个主要功能模块。 特征平台的核心在于一站式链路，涵盖了样本生成、特征生产和特征计算，旨在解决特征的快速迭代问题。面对庞大的特征体量（近万个特征配置，50多种特征维度，日处理特征数据几十TB，日处理特征千亿级别），平台面临的主要挑战包括特征的快速迭代、高效计算以及样本的配置化生成。 在旧的特征框架中，存在一些不足，主要由三部分构成：特征统计、特征推送和特征获取加载。特征统计基于基础数据表进行多时段统计，特征推送负责将计算后的特征推送至线上服务，特征获取加载则是在服务端加载这些特征。然而，随着业务扩展，这样的框架难以应对大规模数据和快速迭代的需求。 为了改进这些问题，美团外卖特征平台经历了演进。新的框架可能引入了更高效的特征存储和计算技术，如分布式存储系统以处理海量数据，实时计算框架加速特征计算，以及自动化特征工程工具以提升特征迭代效率。此外，可能会采用特征版本控制和灰度发布策略，确保新特征的稳定上线，并通过监控和报警机制来保障系统的健壮性。 在优化思路上，美团外卖可能考虑了以下几个方面： 1. 数据湖建设：构建统一的数据湖存储，实现数据的集中管理和高效访问。 2. 弹性计算：利用云计算资源，根据任务负载自动调整计算资源，降低成本并提高效率。 3. 特征生命周期管理：建立特征从创建、验证、上线到废弃的完整流程，确保特征的质量和时效性。 4. 自动化工具：开发自动化特征提取和验证工具，减少人工干预，提高工作效率。 5. 配置化与标准化：推动特征和样本的配置化生成，实现快速响应业务变化。 通过这些优化措施，美团外卖特征平台能够更好地支持业务发展，提高模型预测的准确性和策略迭代的速度，从而提升用户体验、商家效益和平台整体的运营效率。