郑刚在QCon分享：美团点评旅游推荐系统演进与用户画像策略

在QCon会议上，美团点评高级技术专家郑刚分享了关于《美团点评旅游推荐系统的演进》的主题演讲。他详细阐述了美团点评在酒旅业务中的技术创新，特别是用户画像技术在个性化推荐策略中的应用。演讲涉及了美团点评业务的发展概况，强调了旅游推荐系统从早期阶段到现在的技术演进过程，包括基于用户行为和兴趣的精细化分析。 郑刚首先介绍了美团点评酒旅业务的基本情况，这包括其服务范围，如酒店、机票、度假产品等，以及这些业务背后的推荐算法如何通过用户画像来提供个性化的旅行建议。用户画像作为核心策略，是通过对用户个人信息、消费历史、浏览行为等多维度数据的整合和分析，形成用户的抽象模型，以提升推荐的精准度和用户体验。 在技术层面，演讲着重探讨了实时计算平台在旅游推荐系统中的作用。平台的关键组成部分包括存储服务、实时数据采集框架、实时计算框架（如Storm、Flink等）、离线计算框架（如Spark）以及数据可视化框架，这些都确保了系统能够高效处理大量实时数据并及时反馈个性化推荐。此外，演讲还提到了数据采集技术的选择，如Flume、Logstash等，它们在满足低延时、不影响业务性能的同时，面临了代码埋点成本高和可视化埋点信息有限的挑战。 针对业务系统无法配合修改的情况，演讲者讨论了ChangeDataCapture（CDC）方法，如Oracle CDC的OGG方案，以及MySQL CDC的Canal方案，这些工具用于捕获数据库变化，即使在不改动业务逻辑的情况下也能实现数据同步。通过这些技术，美团点评得以实现实时监控和快速响应数据变化，进一步优化推荐算法。 此外，演讲还涵盖了数据入库、解析、收集和插码的过程，以及实时数据采集的新要求和挑战，如日志监控、数据拥堵管理和性能优化。在整个流程中，郑刚强调了技术选型的重要性，既要保证数据完整性，又要考虑成本和性能，以实现旅游推荐系统的高效运行。 通过这次演讲，听众不仅了解到美团点评在旅游推荐系统中的技术布局，也看到了企业在复杂业务环境中如何通过数据驱动决策，提升用户体验，并展示了在数据管理、实时计算和数据集成方面的最佳实践。