美团外卖个性化推荐技术揭秘：商家策略与技术演进

美团外卖个性化推荐实践是一个深度分享的大数据应用案例，由钟超在美团外卖事业部的数据组进行讲解。该实践主要探讨了如何通过大数据技术提升外卖服务的个性化体验，以满足用户的多样化需求。以下是主要内容的详细解析： 1. 业务介绍： - 外卖业务特点：外卖业务具有实时性强、地理位置信息（LBS）约束明显、场景和时段多样化的特点。这些特性要求推荐系统能够快速响应，同时考虑用户的即时位置和习惯。 2. 外卖推荐场景： - 商家推荐：包括商家推荐（如套餐推荐）、店内推荐和售后推荐，根据不同情境推送相关的商家或商品。 - 用户路径：涉及今日套餐推荐、主题+商家搭配、购物车个性化选择等，目的是提供更符合用户口味的菜品。 3. 为你优选简介： - 这是美团外卖的一个关键功能，通过召回层和精排层的个性化处理，根据用户的偏好推荐最合适的商品。它涉及到个性化地图，以及首页、落地页等页面的个性化展示。 4. 技术架构： - 起初阶段，仅基于商家信息进行推荐，随着技术发展，引入了协同过滤、xgb模型、DNN（深度神经网络）等方法，利用用户行为数据和知识图谱进行更精准的个性化匹配。 5. 产品演化： - 从初期的单一商家推荐，到中期的组合推荐（结合多个商家和主题）、分时段展示（按早餐、午餐、晚餐等不同时间段），再到后期的精细化处理，如下挂菜分时段展示，反映出不断优化的推荐策略。 6. 技术挑战与解决方案： - 解决的问题包括综合考虑线上线下交易表现，通过优选分（一个衡量商家质量的指标）进行过滤，确保推荐的是用户可能感兴趣的优质商家。技术方案涉及实时行为分析、时间衰减、协同过滤算法以及Spark这样的计算工具。 总结来说，美团外卖的个性化推荐实践是一次逐步升级的技术应用过程，旨在通过不断挖掘用户行为数据和商家信息，提升用户体验，增强用户粘性。这种实践不仅展示了大数据在电商领域的重要作用，也反映了技术迭代对提升业务效果的关键性。