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外卖场景下的订单预测及列表 优化问题 王兴星

美团点评技术沙龙09 - 美团外卖中的单量预估及列表优化

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外卖场景下的订单预测及列表优化问题

王兴星

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内容概览

•  外卖背景  •  订单预测  •  列表优化  •  总结

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外卖行业的发展

1993.8 丽华快

2009.4 饿了么

2013.12 美团外卖 淘点点

2014.5 百度外

2014.11 美团外卖100w

2015.12 美团外卖300w

2016.5 美团外卖400w

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外卖行业的发展

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外卖与团购的异同

流量

性价比

方便快捷

支付

线上

线上为主

就餐

套餐+到店消费

点餐+配送到家

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外卖的特点

•  移动化  •  本地化  •  场景化  

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外卖的特点:移动化

•  移动化

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外卖的特点:本地化

•  本地化  – 某城市各品类距离占比:

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外卖的特点:场景化

•  场景化

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订单预估的应用场景

•  订单量预估的应用场景:  – 城市稳定性;  – 运力监控、预估;  – 广告流量预估、定价;  

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城市订单预估

•  城市订单稳定性:  – 城市维度的波动是否正常?  – 人工检查工作量大;  – 人工确认波动原因成本大;  – 定位到原因,难以量化;  

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城市订单预估

•  模型需要解决的问题:  – 自动的监控、报警;  – 原因发现;  – 原因的影响的量化;

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城市订单预估

•  解决路径:  – 简单平均;  – 时间序列预估;  – 自回归模型;  – 级联模型;

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城市订单预估:牛刀小试

数据收集

• 全国约100个城市; • A&B类城市占据大部分订单;

预处理

• 小城市,订单量小,波动大 • 异常样本过滤

简单平均 • 周期性:工作区&居住区

时间序列

• 指数平滑 • Holt-­‐Winters

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城市订单预估:效果

•  评价指标:  – 误差率:  

  |预测单量-真实单量|  / 真实单量 * 100%  

•  效果分析:  

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城市订单预估:应用场景的差异

•  不用数据表现差别较大:                       (商圈级别表现更加明显)                

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城市订单预估:其他因素

•  订单量此外的因素:  – 天气;  – 星期几;  – 节假日;  – 平均配送费用;  – 是否开启红包;  – 红包使用的比例;  – …

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城市订单预估

•  非订单因数,怎么融入?  – 建立统一模型:  

• 如何达到非线性效果:特征&模型;  • 特征如何处理:  

– 归一化;  – 离散化;  – 交叉化  

• 核心关注点:  – 精度;  – 可解释性;    

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城市订单预估:级联模型

•  级联模型:  – 第一级:自回归模型;  – 第二级:  

• 目标:真实值/自回归值;  • 特征:  

– 非自回归模型特征;  

• 效果:  –  BoosDng思想,误差率进一步降低;  – 可解释性好;  

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城市订单预估:级联模型

•  可解释性:  – 特征间差异直接反映了对订单量的影响;

天气 权重

大雨 0.1780

暴雨 0.1492

晴 -­‐0.0038

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列表优化

•  产品形态

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列表优化:架构

•  架构

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列表优化:离线流程

•  负样本的有效性:  – 常用负样本的产生方法:  

• 采样、高频用户/商品;  

– 流量清洗:  • 抓取流量;  • 无效加载

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列表优化:特征体系

•  特征矩阵:

1.商家 2.用户

3.商家&用户

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列表优化:模型

•  树模型:为什么使用树模型?  – Decision  Tree:简单贪婪,C4.5;  – Bagging:民主智慧,RF;  – BoosDng:知错就改,GBDT;

•  非线性模型:  – 稠密特征:分裂的复杂度;  – 特征选择、组合;  

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列表优化:实时性要求

•  实时性的要求:  – 商家库存;  – 商家服务质量;  – 商家活动情况;  – 配送运力情况;

 •  实时性方案:  – 方案一:非统计特征,模型实时学习,在线学习;  – 方案二:统计特征,模型稳定,特征实时更新;  – 方案三:两者混合;  

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列表优化:特征实时性

•  特征实时化:

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列表优化:跨系统交互

•  跨系统交互:(配送)  – 商家售罄:  

• 库存、单量预测;  

– 流控:  • 实时负载指标;  • 配送等待时间;  • 配送预计送达时间;

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列表优化:新商家

•  新商家:  – 如何确定新商家的质量?  

• 固定位置,定义新商家,同类型展示;  • 不确定位置,E&E策略;  • 其他运营方案:广告;

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总结

•  总结:  – 理解业务,技术驱动;  – 没有完全一致的技术方案;  – 最小可迭代方案,不断优化;  

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