4. 套餐質(zhì)量評(píng)估高銷量的訂單中也存在搭配質(zhì)量稍低的套餐，加上模型泛化的精度問(wèn)題，搭配模型很容易生成質(zhì)量較差的搭配組合 。如下圖9右側(cè)，模型生成的后兩個(gè)套餐搭配相對(duì)不是特別合理 。為進(jìn)一步保證用戶體驗(yàn)，我們建立了套餐搭配質(zhì)量模型，對(duì)套餐的質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一評(píng)估 。套餐質(zhì)量分類模型將套餐搭配質(zhì)量轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類問(wèn)題 。因?yàn)樘撞徒M合是有多個(gè)菜品組成的，所以我們基于菜品名稱、標(biāo)簽等信息構(gòu)造菜品的表示，然后通過(guò)Global-Attention來(lái)實(shí)現(xiàn)菜品間重要程度的考量，同時(shí)添加總商品個(gè)數(shù)、總份數(shù)等全局特征來(lái)表示整體搭配的信息，模型結(jié)構(gòu)具體見(jiàn)下圖9所示：
圖9 套餐質(zhì)量分類
我們對(duì)套餐的搭配質(zhì)量進(jìn)行了細(xì)粒度的分檔：極差、差、中、好 ，且四種類別存在有序關(guān)系（極差<差<中<好），對(duì)應(yīng)模型有四個(gè)輸出值，每一個(gè)表示該位為1的概率，例如“極差”表示為“1,0,0,0”, “差”表示為“1,1,0,0”，“中”表示為“1,1,1,0”，“好”表示為“1,1,1,1” 。模型的損失采用Pair Hinge Loss函數(shù)，避免前面節(jié)點(diǎn)為0后面節(jié)點(diǎn)為1的情況，保證模型的準(zhǔn)確度 。套餐的搭配質(zhì)量分值為四個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的求和平均值，使得預(yù)測(cè)值更加可信 。模型結(jié)構(gòu)同一般的分類模型大體一致，目標(biāo)函數(shù)如下：
圖10 套餐質(zhì)量分類
套餐質(zhì)量模型的建設(shè)過(guò)程中，負(fù)例樣本主要來(lái)自用戶反饋的Bad Case，和通過(guò)人工構(gòu)造不合理搭配模式版篩出的套餐 。這種方式存在的問(wèn)題是：Bad Case和人工構(gòu)造的搭配負(fù)樣本有偏、多樣性較差，且負(fù)樣本同正樣本的配比不容易調(diào)節(jié) 。
為此，我們引入一個(gè)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)學(xué)習(xí)歷史訂單的搭配模式，為套餐搭配質(zhì)量模型引入更多的搭配先驗(yàn)知識(shí) 。預(yù)訓(xùn)練過(guò)程如下圖11所示，我們隨機(jī)Mask已成單搭配組合中的一個(gè)菜品，然后訓(xùn)練Transformer模型還原被Mask掉的菜品 。在這個(gè)過(guò)程中，考慮一些次優(yōu)套餐的合理性（例如："宮保雞丁+米飯+可樂(lè)"，Mask掉"宮爆雞丁"，生成器生成出來(lái)的是“魚(yú)香肉絲”，“魚(yú)香肉絲+米飯+可樂(lè)”就可理解為一個(gè)次優(yōu)套餐），我們?cè)谧詈蟮膿p失函數(shù)添加預(yù)測(cè)菜品與目標(biāo)菜品類別相似性的判別器來(lái)解決這類情況 。預(yù)訓(xùn)練得到的參數(shù)最終用來(lái)初始化套餐搭配質(zhì)量分檔模型，并基于少量的人工標(biāo)注語(yǔ)料進(jìn)行模型的調(diào)優(yōu) 。
圖11 套餐質(zhì)量分類
5. 套餐搭配的應(yīng)用和未來(lái)展望目前，外賣已打造了多款以套餐為核心供給的產(chǎn)品，“今日套餐推薦”幫助用戶解決不知道吃什么、選購(gòu)慢的問(wèn)題，店鋪?lái)?yè)內(nèi)的“滿減神器”、“單品搭配推薦”解決用戶湊單難、搭配難的問(wèn)題 。為了解決了各業(yè)務(wù)場(chǎng)景下套餐搭配難題，套餐搭配算法針對(duì)覆蓋度、搭配質(zhì)量、搭配多樣性進(jìn)行了持續(xù)優(yōu)化，為業(yè)務(wù)提供了重要的技術(shù)和數(shù)據(jù)支撐 。離線套餐搭配用于”滿減神器“、”今日套餐推薦“等業(yè)務(wù)，顯著提高了套餐商家的覆蓋率，實(shí)時(shí)套餐搭配用于“菜品詳情頁(yè)套餐搭配”等業(yè)務(wù)，并取得較好的業(yè)務(wù)收益 。
后續(xù)工作，一方面我們會(huì)繼續(xù)優(yōu)化菜品知識(shí)圖譜的構(gòu)建，完善對(duì)非標(biāo)品菜品的刻畫，通過(guò)引入圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度和覆蓋度，通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景知識(shí)圖譜更好地刻畫用戶需求和供給 。另一方面我們會(huì)探索場(chǎng)景化的套餐搭配：目前我們?cè)趫?chǎng)景化套餐搭配方面的工作較少，而且用戶在不同場(chǎng)景下會(huì)有不同的套餐需求，例如天氣寒冷偏愛(ài)吃火鍋類套餐、臘八節(jié)吃粥類套餐，在異地希望吃當(dāng)?shù)靥厣愄撞?。接下來(lái)，我們會(huì)在場(chǎng)景化套餐搭配方面進(jìn)行探索，針對(duì)節(jié)氣、節(jié)日、人群等場(chǎng)景搭配套餐，更好的滿足用戶個(gè)性化、場(chǎng)景化的用餐需求 。
以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問(wèn)題，請(qǐng)您及時(shí)就醫(yī)或請(qǐng)專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!
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