《深度学习在美团推荐平台排序中的运用》知识点整理

深度学习在美团推荐平台排序中的运用这篇文章写得非常好,但是对于小白的我来说有一些知识点不是那么容易啃,所以在此特意做一个整理,防止自己以后会忘记…本文是对《深度学习在美团推荐平台排序中的运用》的二次加工,里面有我自己对这篇文章的理解,无意侵权,如有违反,我愿意尽快删除。 美团推荐系统面临的挑战 首先美团点出了美团O2O生活服务平台目前在推荐系统中面临的挑战,主要有以下两点: 1. 业务形态多样性:除了推荐商户外,我们还根据不同的场景,进行实时判断,从而推出不同形态的业务,如团单、酒店、景点、霸王餐等。 2. 用户消费场景多样性:用户可以选择在家消费:外卖,到店消费:团单、闪惠,或者差旅消费:预定酒店等。 (在读到这里之前,需要先想想“如果我面临这个问题,我是怎么解决的?我有没有什么更好的解决办法?”) 针对上述问题,美团定制了一套完善的推荐系统框架,包括基于机器学习的多选品召回与排序策略, 去看看~