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本文系外賣美食知識圖譜系列的第三篇文章，從技術(shù)層面我們會介紹外賣套餐搭配的技術(shù)方案，包括離線、實時的套餐搭配的迭代，套餐質(zhì)量評估方案，同時會介紹套餐搭配的業(yè)務應用 。1. 背景讓用戶更方便快捷地選購到滿意的外賣商品，是美團外賣一直在努力的方向 。本文主要介紹了針對美食類商家的套餐搭配技術(shù)以及應用實踐 。在外賣點餐的選擇過程中，用戶一般會考慮單品偏好、組合搭配等因素，挑選商家和商品的過程耗時較長 。我們通過套餐搭配技術(shù)，基于商家的候選商品，自動搭配優(yōu)質(zhì)套餐，輕松解決用戶“選擇困難癥”，能夠提升用戶的決策效率 。
2. 業(yè)務目標和挑戰(zhàn)2.1 業(yè)務目標目前，美團外賣App的套餐搭配應用有很多，有“今日套餐推薦”、“滿減神器”、“套餐搭配推薦”等 。由于目前外賣商家自行搭配套餐的能力較弱而且意愿不強，導致外賣套餐底層供給對業(yè)務場景和商家的覆蓋率偏低，不能滿足套餐相關(guān)推薦排序應用的需求 。因此，外賣套餐搭配的業(yè)務目標是對于美食類商家搭配出候選的套餐組合，給套餐相關(guān)應用方提供更豐富的套餐供給 。
圖1 “套餐推薦” 、“滿減神器套餐推薦”、“菜品詳情頁套餐搭配”應用示例
對于套餐相關(guān)應用方，我們進行了業(yè)務分析：“今日推薦”、“滿減神器”等業(yè)務的搭配條件相對較弱且可以離線獲取搭配條件，歸類為推薦型相關(guān)業(yè)務，此類業(yè)務需要保證商家的套餐覆蓋率提升，從而保證商家的推薦露出 。詳情頁、滿減加購等業(yè)務的搭配條件較強，而且偏實時 。例如，詳情頁是用戶指定一個菜品后進行搭配，滿減加購場景是用戶選擇一個菜品和特定的價格區(qū)間作為條件 。這些屬于搭配型業(yè)務，此類業(yè)務需要保證套餐對實時場景的覆蓋，從而保證套餐搭配Tab的露出 。套餐搭配算法的目標有：①提升套餐組合的覆蓋度，從而給下游的套餐相關(guān)應用提供場景覆蓋率高、多樣性充足的套餐組合 。②保證搭配套餐的質(zhì)量 。
2.2 業(yè)務挑戰(zhàn)商品搭配在電商場景下也存在較多的應用，例如淘寶的購物車搭配、服裝搭配，化妝品搭配 。購物車搭配是基于用戶購物車、已購買商品的打包推薦，例如，用戶在加購牙刷后，可以給出牙膏的推薦 。這類方法主要基于商品的購買行為進行相關(guān)性的推薦，目標不是形成一個完成的搭配組合 。但是，外賣美食商品搭配則需要考慮整個組合的合理性，而不單純基于商品是否相關(guān) 。比如：大量訂單中有“小炒肉+番茄雞蛋湯+米飯”、“魚香肉絲+番茄雞蛋湯+米飯”等組合方式，但是“番茄雞蛋湯+米飯”并不構(gòu)成一個好的套餐搭配 。
服裝搭配和化妝品搭配為面向組合的搭配推薦，對此類搭配問題的解決方案大體分成兩類，一類是：搭配模式用于模型挑選商品過程的剪枝，搭配模式可以是人工或者模型的方式先驗給出，參考文獻中的論文4、5采用此思路，該方法的特點是搭配效果靠剪枝策略+質(zhì)量評估模型共同保證 。另一類是通過端到端的網(wǎng)絡參數(shù)學習搭配模式思路，論文6和我們的離線套餐搭配采用此思路，該方案的特點是搭配效果更依賴于端到端模型保證，但同時搭配模型更復雜 。
相比電商場景的商品搭配，美食搭配面臨獨特的業(yè)務挑戰(zhàn)：
- 套餐搭配的業(yè)務場景和搭配條件比較多樣，因此套餐搭配方案需要滿足各類業(yè)務、各種搭配條件下的需求 。
- 美食商品屬于非標品，且不同商家銷售的商品各不相同，導致套餐搭配模式因商家而異 。例如，不同商家銷售的宮保雞丁，在份量、口味、食材、價格上都不相同，因此對于宮保雞丁這道菜也會有不同的套餐搭配方式 。
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