饿了么推荐算法演进：从离线到在线学习

"这篇文档详细介绍了饿了么推荐算法的演进历程以及在线学习的实践应用，涵盖了推荐业务背景、算法演进路线、在线学习等多个方面。" 在饿了么的推荐业务中，推荐系统扮演着至关重要的角色，旨在提供个性化的商品和服务，提升用户体验并促进交易。推荐产品形态多样，包括搜索词推荐、营销推荐、类目入口、首页推荐以及品质推荐等，以满足不同用户的即时需求。业务趋势显示，搜索推荐订单覆盖已达到全网90%以上，反映出推荐算法对于业务增长的重要性。 算法演进经历了从简单到复杂的多个阶段。初期，依赖于人工经验提取的规则，推荐较为固定，缺乏个性化。随着技术发展，逐渐过渡到线性模型，通过自动学习人工提取特征的权重，实现了简单的用户特征匹配。接着，树模型和多模型融合被引入，结合上下文特征和用户实时行为，实现了千人千面的推荐。最后，采用深度学习和在线学习，通过对象向量化表达，高维特征自动生成，并且特征与模型能够实时在线更新，大大提高了推荐的精准度和时效性。 在数据和特征层面，饿了么推荐系统经历了从离线拼接到在线生成的转变，实现了数据采集的实时性。特征覆盖范围不断扩大，包括多维度实时特征和大规模稀疏特征，同时引入了向量表达，如item、user、query的表示。特征监控也得到强化，进行异常值检测和埋点问题检测，确保数据质量。 模型演进中，从简单的规则到线性模型，再到非线性模型，如GBDT+FTRL、DeepFM等，复杂度逐渐增加，时效性不断提高，从天级逐步提升至实时级别。Wide&Deep和DeepFM等模型的应用，有效地结合了广义线性和深度学习的优势，提高预测效果。 在线服务是推荐系统的核心部分，包括数据服务、画像服务、实时数据处理等。推荐系统架构由基础设施层（如Spark、Flume、Hadoop、Storm等）、特征层、算法/模型层和产品/业务层组成，通过Kafka、Redis等组件实现数据流动和存储，利用GBDT、FTRL、DeepFM等模型进行点击率、转化率和客单价的预估，以优化推荐结果。 饿了么的推荐算法演进是一个不断迭代和优化的过程，它融合了在线学习，通过实时数据反馈和模型更新，提升了推荐的精准度和用户体验，反映了推荐系统在电商领域中的重要进展。