亿级用户下，美团金刚区个性化品类推荐策略与实践

亿级用户个性化品类推荐实战深入探讨了在美团App这一大型生活娱乐平台中，如何应对亿级用户规模下的个性化推荐挑战。作为首页重要的流量入口，金刚区面临着资源有限、运营影响大且排序规则调整困难等问题。原有的品类转化率排序方法导致流量分配不均衡，缺乏用户维度的个性化参考。 在金刚推荐过程中，作者强调了特征挖掘的重要性，指出数据和特征的质量直接影响推荐效果，而不仅仅是选择高级的模型或算法。他们将推荐策略分为三个阶段： 1. 用户行为推荐：首先进行数据调研，利用埋点数据清洗后的历史用户行为，构建基础的统计模型。这种方法适用于金刚区展示的品类中，热门品类可能因大众兴趣而占据较高位置，但忽视了用户的个性化需求。 2. 用户行为&用户画像推荐：随着理解的深化，引入用户画像，结合用户的行为和偏好，使得推荐更加精细化。这一步旨在捕捉用户更深层次的兴趣和需求，避免简单地依赖热门度排序。 3. 场景化推荐：在第二阶段的基础上，进一步考虑用户的具体情境和实时需求，如季节、地理位置等因素，实现更为精准的个性化推荐。场景化推荐有助于提高用户体验，同时减少信息过载，满足用户在特定场景下的独特需求。 亿级用户个性化品类推荐的实战涉及到了数据处理、模型选择、用户理解以及场景适应等多个方面，展示了在面对大规模用户时如何通过精细化操作来提升推荐效果，从而挖掘用户的潜在需求，优化用户体验，提高平台的商业价值。