美团技术团队
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美团外卖推荐关于用户新颖体验优化的技术探索
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原文中文，约10300字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文介绍了美团外卖搜索推荐技术团队优化用户新颖性的方案，包括定义新颖商家、设计新颖性评估体系、优化召回阶段的新颖商家供给、提升精排模型的泛化性、个性化排序和动态插卡策略，以及交互推荐优化选购体验。通过优化，用户的新颖体验得到了明显提升。未来展望包括迭代新颖商家定义、优化推荐策略和交互形式。
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关键要点
- 美团外卖搜索推荐技术团队优化用户新颖性的方案。
- 用户对外卖首页Feed推荐的新颖性问题较多，主要集中在复购商家的推荐上。
- 外卖场景下新颖性推荐的重要性在于用户高频次的下单需求。
- 新颖性推荐的目标是优化用户新颖体验，与交易效率的优化目标不同。
- 新颖商家的定义为用户在最近7天未见过、未点过或未完单的商家。
- 新颖性评估体系包括曝光新颖性、点击新颖性和完单新颖性等指标。
- 推荐链路的优化包括召回、精排和混排三个阶段，重点在于提升新颖商家的供给和模型的泛化性。
- 通过优化召回阶段的新颖商家供给，提升用户的新颖体验。
- 精排模型的泛化性提升通过引入负反馈特征和长序列特征来实现。
- 混排阶段通过个性化排序和动态插卡策略来优化用户的新颖体验。
- 交互式推荐能够实时感知用户行为，增强用户的交互体验和新颖感受。
- 优化后用户的新颖体验显著提升，曝光新颖性累计提升19%以上。
- 未来将继续迭代新颖商家的定义和推荐策略，提升用户体验。
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