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外卖已经成为大家生活中非常重要的一部分,大家也逐步感受到外卖带来的便利。美团外卖也通过应用深度模型,在线上取得了显著的收益。预估模型所做的事情,是建模蕴藏在数据中、在特定场景下用户和商品之间的关联性以点击率预估为例,可以对画像特征、上下文特征、行为特征等进行建模,模型能够感知在该场景下用户和商品之间的关联。
美团外卖是一个场景化业务:用户当前决策是受不同场景因素共同影响的结果,这些场景因素包括但不限于LBS地理位置、商家营业情况、时间餐段。比如在繁华商圈/小城市下的工作日/非工作日/正餐/下午茶(时间餐段),根据商家营业情况圈选商家。相比于传统电商业务来说,增加了LBS和时段的限制,其场景化因素更为丰富。 同时,外卖具有很强的即时需求性质,用户的决策链路会很短,长时间“逛”外卖App的情况较少,故单次用户决策具备短时性的特点,这也进一步对外卖场景化增加了更多的建模因素。因此,如何将用户的外卖需求进行场景化建模,从而提升用户在使用外卖时的下单体验,成为外卖预估模型需要重点解决的问题。
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