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饿了么推荐算法演进及在线学习实践appapp了全网90%以上的订单。目前饿了么每天的订单量达到千万级别,属于国内Top级,这就意味着流量分发的效率尤在外卖领域有4个重要环节:流量、供给、转化和履约,其中算法在履约环节起着关键的app1)生产方面:将离线数据升级为实时数据;引入Flume、Kafka等实时体系,通过模型打2)时效方面:数据采集从天级别升级为实时,且增加了多维度实时特征;规模方面item、user、query等业务流程中涉及的环节通过Word2Vector等实现了向量表达。A/BTest16年上线了简单的LR线性模型,通过机器学习的方法获得各因子权重,与此同时引入用16GBDTFM16XGBoost理解将其拆分为点击率、转化率2个子模型,并引入用户、商户的实时反馈特征,如用户Wide&Deep、DeepFM初始阶段参照Google发表的论文,复用GBDT模型使用的特征,将用户稀疏特征、商户DeepGBDTOne-Hot的方式加入Wide部分,效果有了较大的提升。随后尝试了DeepFM,总体结构和论文保持一致,充分利用DNN提取高阶特征组合以及而在线效果却不理想。这就意味着离线评测与在线效果之间存在很大的gap。FTRLredis。说到快照的好处,它不仅支持模型增在线预测redis那么又是如何做到将所有的数据源join起来,在此特别介绍一下实时归属模块。将用户行join起来。在整个数据体系设计过程中给每一次排序打上唯一id,在整个的业务流程环节StormGBDTFTRLGBDTGBDTFTRL更新模型参数存入redis实现在线排序。业务目标是优化GMV,将会调高GMV的样本权重。测服务不可能实时获取参数,否则将影响在线服务性能。目前采用5分钟定时获取模型参致参数发生波动,这样的更新策略就可保证模型的稳定性。接下来介绍2个小特色
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