全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践

主要观点总结

本文介绍了美团首页推荐系统在全域建模技术上的发展和演进，通过多阶段探索验证了多源用户交互数据在召回与排序模块的应用，解决了多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的跨域信号负迁移挑战，大幅提升了首页推荐系统的用户行为理解能力和推荐效果。文章还介绍了全域用户建模的探索与落地过程，包括优化全域行为召回策略、召排模型训练引入全域信号、显式兴趣迁移框架解决负迁移问题以及全域全链路统一建模和感知增强。最后，文章总结了全域用户建模的成功，并展望了未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: 全域建模技术的发展和演进

美团首页推荐算法团队通过多阶段探索验证了多源用户交互数据在召回与排序模块的应用，解决了跨域信号负迁移挑战，大幅提升了首页推荐系统的用户行为理解能力和推荐效果。

关键观点2: 全域用户建模的探索与落地

通过优化全域行为召回策略、召排模型训练引入全域信号、显式兴趣迁移框架解决负迁移问题以及全域全链路统一建模和感知增强，实现了全域用户建模的落地。

关键观点3: 总结与展望

文章总结了全域用户建模的成功，并展望了未来的发展方向，包括引入外域点击信号、升级显式兴趣迁移范式和探索基于全域行为的生成式推荐范式。

文章预览

总第603 篇 |  2024年第023篇 本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。 一、背景 1.1 产品形态及业务特点 1.2 全域用户建模的必要性 1.3 落地难点 二、全域用户建模的探索与落地 2.1 优化全域行为召回策略 2.2 召排模型训练引入全域信号 2.3 显式兴趣迁移框架解决负迁移问题 2.4 全域全链路统一建模及感知增强 三、总结与展望 3.1 总结 3.2 后续计划 四、 参考文献 一、背景 | 1.1 产品形态及业务特点 美团首页推荐展位，如下图1所示，是用户打开美团App后，触达美团各业务的流量入口，每天服务数千万用户。首页推荐的核 ………………………………