美团点评旅游推荐系统：用户画像与智能架构解析

美团点评推荐系统设计是一个深度探讨美团点评在旅游业务中的个性化推荐策略和架构演变的重要文档。该系统由经验丰富的工程师郑刚分享，他在美团点评的酒旅事业群担任关键职务，负责搜索排序推荐、数据仓库建设和数据产品的构建。文章涵盖了以下几个关键知识点： 1. **美团点评酒旅业务概览**： 美团点评在国内的酒旅业务迅速发展，成为一站式综合住宿服务和最大的在线门票交易平台，强调了推荐系统在平台中的核心作用。 2. **用户画像与召回策略**： 系统通过基于用户画像的召回策略进行优化，区分本地和异地需求。对于本地用户（如北京人浏览北京），推荐的是当地热销的POI；异地用户则根据他们浏览的城市推荐热门商品，同时考虑销量随时间的衰减。 3. **排序策略与L2R**： 文档提及了基于L2R（Learning to Rank）的排序策略，这是一个重要的机器学习方法，用于提升搜索结果的排序质量和个性化体验。 4. **推荐引擎架构设计**： 面对海量大数据，从离线计算到在线服务的实时推荐，美团点评设计了高效的推荐引擎架构，确保了在高并发场景下的稳定性能。 5. **推荐应用实践**： 系统经历了从搜索少/无结果推荐到详情页、交叉推荐再到点评旅游推荐的逐步扩展，反映出推荐功能在各个业务环节的深入应用。 6. **数据产品与数据仓库**： 数据挖掘和集团数据平台的建设是推荐系统的基础，通过建立酒旅数据仓库，提供了强有力的数据支持。 7. **旅游推荐面临的挑战**： 由于旅游场景下的用户兴趣点不确定、地域和季节性变化，以及推荐需求的个性化，系统需要处理诸如景点相似度问题、POI展示形式调整等复杂问题。 8. **用户画像模型**： 用户画像模型是个性化推荐的核心，通过捕捉用户的常驻城市信息，帮助系统更准确地理解用户需求。 综上，这篇分享深入剖析了美团点评推荐系统的设计思路、策略选择以及在实际业务中的落地实践，展示了大数据、机器学习在旅游推荐领域的应用价值。