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WOT2018仙云森:O2O搜索中,算法無處不在

原創
網絡 算法
生活服務是高度場景化的,需要算法提供更“智能”的結果。例如一個白領周五下午打開美團APP找溫泉,多半要去郊外玩玩,住一晚上;但如果他周日晚上做同樣的操作,大概率是就近放松一下。

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  在第二天5月19日的A會場“人工智能技術探索”專場中,美團搜索算法負責人仙云森將帶來《O2O服務搜索的智能化》的主題演講。他告訴記者,屆時他將整體介紹下美團搜索的算法工作,包括搜索前的推薦、搜索中的引導、用戶意圖的深入理解、智能排序以及搜索多場景間聯合優化等等。“我還會重點選兩三個我們在算法上做的有思考,有意思的工作來與大家探討。”

仙云森/美團

  算法無處不在

  仙云森坦言,雖然美團的方案不一定是***的,但是美團的確在智能搜索這個領域做了很多實踐工作。“藉由著這次大會,與大家討論下針對生活服務中遇到的問題,分享一下美團是如何分析以及解決問題的,希望起到拋磚引玉的效果,激勵大家在復雜的業務場景下積極思考,探尋技術方案。” 仙云森表示。

  記者了解到,服務搜索有三個特點,分別是場景化、本地化(LBS)、關注交易而不僅僅優化點擊(CTR)。仙云森告訴記者,在O2O搜索中,算法無處不在。他詳細描述了算法的眾多應用場景——從打開APP開始,搜索框會推薦默認搜索詞,點擊搜索框后會有熱詞推薦,以及后續的suggest,相關搜索等引導類產品;提交搜索后,用戶意圖理解和智能排序都會深入的應用到NLP和機器學習的相關算法。

  探秘美食與結婚背后的算法

  據仙云森介紹,業務多,場景復雜是O2O的一個很大的挑戰。美團有幾十個業務線,不同業務間的差異非常大,這對算法也提出了很高的要求。他拿“美食”和“結婚”舉例,在挑選“美食”時,大多數人可能更加關注距離和優惠,決策輕,即便選擇失敗,大不了下次再選家更好的館子;但“結婚”不同,一生就一次,決策很重,價格和距離都變得沒那么重要了。

  另外一個挑戰就是生活服務是高度場景化的,需要算法提供更“智能”的結果。他也舉例說明,例如一個白領周五下午打開美團APP找溫泉,多半要去郊外玩玩,住一晚上;但如果他周日晚上做同樣的操作,大概率是就近放松一下。“美團搜索上針對業務和場景做了很多算法嘗試,我們針對不同的業務會構建獨立模型,深入優化;模型會對場景和用戶建模,更加實時的理解用戶意圖。”

  技術至上不可取 業務理解更重要

  仙云森還和記者分享了三個他在實踐過程中的一些經驗教訓,希望對同行提供一個借鑒和參考。

  首先他強調,作為技術管理者不要荒廢技術,可以階段性的側重管理工作或者發展個人的管理技能,但長期與技術脫節很危險,現在的技術發展很快,1-2年不摸技術就落后了。如果一個管理者自己不懂,那他管理的工作一定做不好。

  其次,不要被自己的經驗欺騙。特別是工作多年,經驗豐富的工作者,他過去越成功未來失敗的風險越高。一定要堅持學習,勤于思考,敢于打破自己的成功經驗,充分理解新工作的業務特點。經驗可以參考,不可照搬。

  ***他指出,業務理解的重要性遠遠大于技術,這句話說一百遍都不嫌多。跟上技術發展的步伐不代表技術能解決一切問題,分析問題并找到合適的解決方案遠比掌握高大上的技術更重要。

  在采訪結束時,仙云森告訴記者,目前生活服務整體的線上化率不高,以美食為例,百分號前面還是個位數,所以未來生活服務肯定是持續增長的一個過程。“搜索不是一門新技術,但在生活服務這個行業還有很多工作可以做,搜索智能化是比較強的需求。”

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責任編輯:周雪 來源: 51CTO
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