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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。”

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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