美团技术团队
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全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践
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原文中文，约12300字，阅读约需30分钟。
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内容提要
美团通过全域用户建模提升首页推荐的个性化效果，整合多平台用户数据解决数据稀疏问题。面临数据差异、业务迁移性差异等挑战，采用多源信号、优化召回策略等方法提升用户兴趣建模。未来计划包括引入外域点击信号和升级兴趣迁移范式。
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关键要点
- 美团通过全域用户建模提升首页推荐的个性化效果。
- 整合多平台用户数据以解决数据稀疏问题。
- 面临数据差异和业务迁移性差异等挑战。
- 采用多源信号和优化召回策略提升用户兴趣建模。
- 未来计划引入外域点击信号和升级兴趣迁移范式。
- 全域用户建模旨在构建统一的用户画像，增强推荐准确性。
- 美团首页推荐需要支持多种业务供给，个性化推荐要求高。
- 用户行为稀疏和偏差对模型训练造成挑战。
- 引入全域信号以提升用户兴趣建模能力和人货匹配能力。
- 显式兴趣迁移框架旨在解决负迁移问题。
- 全域建模的落地过程分为多个阶段，逐步优化召回策略和模型训练。
- 全域、全链路、全供给统一样本建设以增强推荐系统的全域感知能力。
- 后续计划包括引入外域点击信号和升级显式兴趣迁移范式。
❓
延伸问答
美团如何提升首页推荐的个性化效果？
美团通过全域用户建模整合多平台用户数据，解决数据稀疏问题，从而提升首页推荐的个性化效果。
全域用户建模面临哪些挑战？
全域用户建模面临数据差异、业务迁移性差异和用户行为稀疏等挑战。
美团如何解决用户行为稀疏问题？
美团通过引入多源信号和优化召回策略来增强用户兴趣建模，从而解决用户行为稀疏问题。
未来美团在全域用户建模方面有哪些计划？
未来美团计划引入外域点击信号和升级兴趣迁移范式，以进一步提升推荐效果。
全域用户建模的落地过程分为哪些阶段？
全域用户建模的落地过程分为多个阶段，包括优化召回策略、引入全域信号、解决负迁移问题等。
显式兴趣迁移框架的作用是什么？
显式兴趣迁移框架旨在解决负迁移问题，通过精确建模源域兴趣向目标域的迁移，提升推荐系统的效果。
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