機(jī)器學(xué)習(xí)在美團(tuán)：吃喝玩樂中的大數(shù)據(jù)與云計(jì)算-資料下載頁
2025-01-18 17:41本頁面
【正文】 重排序 特征實(shí)時化 偏好實(shí)時化 算法實(shí)時化 實(shí)時化 ? 用戶冷啟動 ?? 行為少，找不到有意義的相似用戶 ?? LocaEon， locaEon， locaEon ?? 基于地理位置計(jì)算用戶相似性：作為替 補(bǔ)策略，效果一般 ?? 瀏覽地附近熱單，作為上下文信息使用 20230609 20230610 20230611 20230612 20230613 20230614 20230615 20230616 20230617 20230618 20230619 20230620 20230621 20230622 20140623 20230624 20230625 20230626 20230627 20230628 20230629 20230630 加 ? 入 context baseline hot_for_local ?? 附近熱單 ?? “本地人熱單 ” ?? “本地?zé)釂?” 下單率 瀏覽 推薦 意圖 強(qiáng)度 流量 規(guī)模 ? 用戶端：流量轉(zhuǎn)化 統(tǒng)一框架，快速迭代，經(jīng)驗(yàn)共享 搜索 商戶端：不僅是算法挑戰(zhàn) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模小 標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜主 觀 單用戶特征不可 用 多團(tuán)隊(duì)合作 挖掘可擴(kuò)展的特征 采用非線性、魯棒模型 復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行模型分解 交叉驗(yàn)證減少噪音 人機(jī)結(jié)合提取穩(wěn)定因素 使用用戶統(tǒng)計(jì)特征 協(xié)調(diào)各方預(yù)期和利益 團(tuán)購單銷售額預(yù)估 背景 ：在線 deal數(shù)量眾多，需要關(guān)注 deal的質(zhì)量 目標(biāo) ：評估 deal的質(zhì)量 方法 ： 分解問題 ?? 以銷售額來代表質(zhì)量 ?? 再分解銷售額 根據(jù)問題特征 /模型并迭代 效果 ： 1.? 訪購率預(yù)測準(zhǔn)確率 (R2): 2.? 價格特征權(quán)重符合產(chǎn)品預(yù)期 挑戰(zhàn) ： 電影票房預(yù)測 背景 ：電影票房預(yù)測數(shù)據(jù)可以 指導(dǎo)片方發(fā)行 /院線排片 目標(biāo) ：得到可用票房預(yù)測 機(jī)遇 ： 貓眼 30%+市占的數(shù)據(jù) 用戶其他行為及消費(fèi)記錄 東西方人情世故不同 演員 /導(dǎo)演的名氣不靠譜 度量搜索 /社交媒體效果不理想 ??O2O及美團(tuán)介紹 ??機(jī)器學(xué)習(xí)在用戶端的應(yīng)用 ??機(jī)器學(xué)習(xí)在商戶端的應(yīng)用 ??算法應(yīng)用八大 “坑 ” 概要 背景 算法應(yīng)用 總結(jié) 學(xué)習(xí)算法應(yīng) ? 用 ? 八 ? 大 “坑 ” 確實(shí)需要上算法么？ 星際可以穿越，但特征不能！ 算法一定要酷炫 算法準(zhǔn)確率不到 90%就是耍流氓？ 重算法、輕速度（響應(yīng)速度 /迭代速度 ) 上線就是大功告成 線上 AB定 ? 一切 統(tǒng)計(jì)分析實(shí)時化 演講完畢，謝謝觀看！
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