强化学习在外卖商业中的应用与精准推荐
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更新于2024-07-17
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"精准推荐技术资料(2018深圳全球架构峰会资料精准推荐技术)"
精准推荐系统是现代互联网行业中至关重要的一部分,特别是在电子商务、在线娱乐和服务领域。它旨在通过理解用户的行为、偏好和需求,为他们提供最相关、最有价值的信息或产品。在这个系统中,推荐算法扮演着核心角色,而强化学习作为一种先进的机器学习方法,近年来在精准推荐中展现出巨大潜力。
王兴星,曾在美团担任外卖商业技术负责人,分享了他在推荐系统特别是外卖业务中的经验。外卖业务具有独特的特性,如高消费频率、多售卖模式(CPC、CPM、CPT等)、多样化的商业产品(品牌广告、搜索广告等),以及复杂的商业生态。为了在这样的环境中实现精准推荐,必须深入理解用户的需求,例如性价比、方便快捷的体验,以及商家的目标,如提升订单量、知名度等。
传统机器学习方法在推荐系统中通常涉及用户和商品建模、特征工程、以及预先设定的映射函数。然而,这些方法在处理长期受益和动态变化的情景时面临挑战,如难以建模用户体验的长期影响、不易设定参数和规则,以及对用户兴趣变化的响应不足。
强化学习则提供了一种更为灵活的框架,尤其适用于解决上述问题。在强化学习中,智能体通过与环境的交互来学习最优策略,不断调整其行为以最大化长期奖励。在推荐系统中,这意味着系统可以随着时间的推移学习和适应,优化用户的RankingScore(如结合CPM、GMV和用户体验UEQ),并动态调整参数以提高投入产出比。
强化学习在外卖业务中的具体应用包括但不限于提升用户满意度(UEQ)、增加千次展现收益、优化商家的投入产出比,以及维护健康的广告生态系统。通过不断的试验和错误(Trial-Error),强化学习能够逐渐找出最佳的推荐策略,比如如何平衡不同广告类型的效果,以及如何在用户兴趣和商家利益之间找到最佳平衡点。
精准推荐系统结合强化学习技术,能够实现更高效、更个性化和更适应变化的推荐服务,这对于提升用户体验、促进商家增长以及构建繁荣的商业生态至关重要。随着技术的不断进步,我们可以期待在未来,强化学习将在精准推荐领域发挥更大的作用,推动整个行业的创新和发展。
2023-12-15 上传
2023-12-18 上传
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2023-05-24 上传
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2024-04-01 上传
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cz19870902
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