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WOT2018仙云森:O2O搜索中,算法无处不在

生活服务是高度场景化的,需要算法提供更“智能”的结果。例如一个白领周五下午打开美团APP找温泉,多半要去郊外玩玩,住一晚上;但如果他周日晚上做同样的操作,大概率是就近放松一下。

作者:周雪来源:51CTO|2018-03-29 11:34

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在第二天5月19日的A会场“人工智能技术探索”专场中,美团搜索算法负责人仙云森将带来《O2O服务搜索的智能化》的主题演讲。他告诉记者,届时他将整体介绍下美团搜索的算法工作,包括搜索前的推荐、搜索中的引导、用户意图的深入理解、智能排序以及搜索多场景间联合优化等等。“我还会重点选两三个我们在算法上做的有思考,有意思的工作来与大家探讨。”

仙云森/美团

算法无处不在

仙云森坦言,虽然美团的方案不一定是最优的,但是美团的确在智能搜索这个领域做了很多实践工作。“藉由着这次大会,与大家讨论下针对生活服务中遇到的问题,分享一下美团是如何分析以及解决问题的,希望起到抛砖引玉的效果,激励大家在复杂的业务场景下积极思考,探寻技术方案。” 仙云森表示。

记者了解到,服务搜索有三个特点,分别是场景化、本地化(LBS)、关注交易而不仅仅优化点击(CTR)。仙云森告诉记者,在O2O搜索中,算法无处不在。他详细描述了算法的众多应用场景——从打开APP开始,搜索框会推荐默认搜索词,点击搜索框后会有热词推荐,以及后续的suggest,相关搜索等引导类产品;提交搜索后,用户意图理解和智能排序都会深入的应用到NLP和机器学习的相关算法。

探秘美食与结婚背后的算法

据仙云森介绍,业务多,场景复杂是O2O的一个很大的挑战。美团有几十个业务线,不同业务间的差异非常大,这对算法也提出了很高的要求。他拿“美食”和“结婚”举例,在挑选“美食”时,大多数人可能更加关注距离和优惠,决策轻,即便选择失败,大不了下次再选家更好的馆子;但“结婚”不同,一生就一次,决策很重,价格和距离都变得没那么重要了。

另外一个挑战就是生活服务是高度场景化的,需要算法提供更“智能”的结果。他也举例说明,例如一个白领周五下午打开美团APP找温泉,多半要去郊外玩玩,住一晚上;但如果他周日晚上做同样的操作,大概率是就近放松一下。“美团搜索上针对业务和场景做了很多算法尝试,我们针对不同的业务会构建独立模型,深入优化;模型会对场景和用户建模,更加实时的理解用户意图。”

技术至上不可取 业务理解更重要

仙云森还和记者分享了三个他在实践过程中的一些经验教训,希望对同行提供一个借鉴和参考。

首先他强调,作为技术管理者不要荒废技术,可以阶段性的侧重管理工作或者发展个人的管理技能,但长期与技术脱节很危险,现在的技术发展很快,1-2年不摸技术就落后了。如果一个管理者自己不懂,那他管理的工作一定做不好。

其次,不要被自己的经验欺骗。特别是工作多年,经验丰富的工作者,他过去越成功未来失败的风险越高。一定要坚持学习,勤于思考,敢于打破自己的成功经验,充分理解新工作的业务特点。经验可以参考,不可照搬。

最后他指出,业务理解的重要性远远大于技术,这句话说一百遍都不嫌多。跟上技术发展的步伐不代表技术能解决一切问题,分析问题并找到合适的解决方案远比掌握高大上的技术更重要。

在采访结束时,仙云森告诉记者,目前生活服务整体的线上化率不高,以美食为例,百分号前面还是个位数,所以未来生活服务肯定是持续增长的一个过程。“搜索不是一门新技术,但在生活服务这个行业还有很多工作可以做,搜索智能化是比较强的需求。”

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