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美团技术沙龙02 - 滴滴订单分配策略
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美团技术沙龙02 - 滴滴订单分配策略
1.
匹配⼈人和交通 滴滴出⾏行.算法⼯工程师.郭栋 http://dongguo.me
2.
匹配 滴滴 百度 Facebook 美团 淘宝 Netflix
3.
匹配问题 Facebook Netflix 百度
淘宝 美团 滴滴 匹配对象 ⼈人 视频 ⼲⼴广告 商品 服务 ⻋车(⼈人) 匹配对象的 资源限制 ⽆无限制 ⽆无限制 弱限制 弱限制 弱限制 强限制 (独占)
4.
如何匹配? • 优化⺫⽬目标:转化率 • 策略1:相关性过滤+
排序(⼤大规模机器学习) ? • 策略2:数学优化问题
5.
匹配⼈人和交通 • 核⼼心⺫⽬目标:最⼤大化乘客的出⾏行体验 • 背景: •
出⾏行⽅方式多种多样(专⻋车、出租⻋车、快⻋车(快⻋车拼⻋车)、 顺⻛风⻋车、⼤大巴...) • 供求常常不均衡,且在时空2个维度差异显著 • 乘客有⾃自⼰己的偏好 • 司机是博弈专家
6.
滴滴⽣生态 • 建⽴立⼀一个健康的出⾏行⽣生态 • 产品导流 •
动态价格 • 智能补贴 • 订单分配
7.
订单如何分配? • 不同业务线情况不⼀一样 • 出租⻋车 •
特点:司机的弱控制性 • ⺫⽬目标:最⼤大化成交率 • 产品形态:多轮播单,梯度播单距离 • 策略:整体匹配,组合优化,听抢率预估
8.
定义
9.
优化⺫⽬目标
10.
技术总结 • 策略上 • 基于Spark的⼤大数据处理和分布式模型训练⾃自动化流程 •
STR预估:⼗十亿级别样本,Logistic Regression + L-BFGS • 在线学习,深度学习 • 优化求解: O(m*n) • 架构上 • 分布式分单引擎:⼗十万订单⼗十万司机的1s匹配 • 分单全流程的track和监控
11.
其它总结 • 从整体统筹策略设计 • 了解真正的业务⺫⽬目标(知道痛点) •
算法策略 + 产品策略 + 运营策略 • 简单好过复杂
12.
欢迎加⼊入滴滴 • 和优秀的⼈人⼀一起做有价值的事 • 内推:简历⾄至
guodong@didichuxing.com
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