从 XGB 到 LGB:美团外卖树模型的迭代之路

阅读数:111 2019 年 9 月 26 日 13:43

从XGB到LGB:美团外卖树模型的迭代之路

AICon 北京 2017 大会上,【王兴星】讲师做了《从 XGB 到 LGB:美团外卖树模型的迭代之路》主题演讲,主要内容如下。

演讲简介

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。

听众受益

  1. 了解 O2O 的业务特点;
  2. 理解线性模型、非线性模型的优缺点和适用场景;
  3. 了解树模型的最新的研究成果及其工业落地经验。

讲师介绍

王兴星

美团点评 商业技术负责人

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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完整演讲 PPT 下载链接

https://aicon.infoq.cn/2017/beijing/schedule

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