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从XGB到LGB:美团外卖树模型的迭代之路
录制于:

| 作者 王兴星 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年1月21日 | AICon 关注机器学习、计算机视觉、NLP、自动驾驶等20+AI热点技术和最新落地成功案例。
47:25

概要
互联网企业中,分类是个较为常见的问题,例如:流量转化、变现遇到的点击预估,Query的分类等。使用的模型通常分为两大类: 1. 广义线性模型:典型的是LR/FTRL等,适合离散对特征; 2. 非线性模型:典型的NN/树模型,适合连续特征。 实际应用中应该如何选择呢?如果特征体系中连续类型特征较多,一般选择非线性模型。在美团的O2O场景下,对应用户决策影响大较多为连续类型特征,例如店铺评分\店铺单均价\店铺距离\平均配送时长等,所以早期集团内大部分应用主要以树模型为主。 从2013年到2017年,美团外卖的订单量增长10+倍。本议题将节后业务的特点及数据飞速增长讲解背后树模型迭代过程。

个人简介

王兴星,美团点评外卖商业技术负责人,2016年初加入公司,带领团队从0到1搭建外卖商业变现技术体系,应用在外卖Feeds广告、Push广告、品牌广告及搜索广告等多个场景下。曾在搜狗商业、百度凤巢等部门任职,是前搜狗 PC 联盟和无线联盟的算法整体负责人,所研发的大规模训练系统应用于搜狗联盟、DSP等多个商业产品线。多次获得公司最佳个人、技术部犀牛、MVP等奖项。也是数据挖掘爱好者,曾带领获团队获得百度电影推荐大赛全国第一名、品友互动RTB算法竞赛线下/线上第一名等奖项。

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