实时化在搜索推荐排序中的应用实践

饿了么技术沙龙·第25弹【搜索推荐】

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实时化在搜索推荐排序中的应用实践

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深度学习在饿了么排序中的应用

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O2O外卖场景下，用户需求与行为、商家经营指标等在不同场景、不同天气、不同地域都有比较显著的区别，用传统的离线建模方式去匹配用户和商户时，很可能与实际生产数据产生偏差，模型不能及时反馈线上数据分布的变化。而实时化技术的引入，至少可以从特征和模型两个层面去更实时拟合线上数据，达到更精准分配流量的目的，提升整体用户体验与平台流量效率。本次分享会介绍实时化技术在饿了么搜索推荐业务中的几个应用案例，主要包括实时特征的构建、在线学习模型的迭代过程、算法A/B Test 的实时效果监控与对比等。

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