一、算法目标与场景适配
　　1. 核心目标
　　 - 提升转化率：精准推荐用户急需的生鲜商品（如当日达、次日达）。
　　 - 减少损耗：通过预测需求，优化库存分配（如推荐临期促销商品）。
　　 - 增强复购：根据用户历史行为推荐高频消费品类（如蔬菜、肉类）。
　　 - 提升客单价：通过组合推荐（如“常买清单+新品”）或满减策略刺激消费。
　　
　　2. 场景差异化
　　 - 首页推荐：基于用户画像的个性化商品流（如家庭用户推荐大包装，单身用户推荐小份装）。
　　 - 搜索后推荐：根据用户搜索词扩展相关商品（如搜索“西红柿”推荐鸡蛋、土豆等搭配食材）。
　　 - 购物车页推荐：补全用户可能遗漏的商品（如买了牛肉推荐洋葱、姜蒜）。
　　 - 促销专区：结合库存和用户偏好推荐限时折扣商品。
　　
　　 二、数据层建设
　　1. 用户数据
　　 - 基础属性：年龄、性别、地理位置、家庭结构（通过收货地址推断）。
　　 - 行为数据：浏览、加购、购买、退货、搜索历史、停留时长。
　　 - 实时行为：当前会话的浏览路径、点击商品类别。
　　 - 外部数据：天气（影响生鲜需求）、节假日（如春节推荐礼盒）。
　　
　　2. 商品数据
　　 - 基础属性：品类、品牌、规格、价格、保质期、库存状态。
　　 - 动态属性：销量趋势、好评率、促销标签（如“限时秒杀”）。
　　 - 关联关系：替代品（如进口车厘子 vs 国产樱桃）、互补品（如牛奶 vs 面包）。
　　
　　3. 上下文数据
　　 - 时间：工作日/周末、早中晚时段（影响商品偏好）。
　　 - 地理位置：区域消费习惯（如沿海地区推荐海鲜）。
　　 - 设备：移动端/PC端（影响推荐形式，如移动端侧重图片）。
　　
　　 三、算法模型设计
　　1. 召回层（Candidate Generation）
　　 - 多路召回策略：
　　 - 协同过滤：基于用户-商品交互矩阵（如用户A买过苹果，推荐给买过相似商品的用户B）。
　　 - 实时兴趣召回：根据用户当前会话行为（如刚浏览“叶菜类”推荐菠菜、生菜）。
　　 - 热门召回：区域热销榜、新品榜、促销榜。
　　 - 语义召回：通过NLP理解搜索意图（如“低卡晚餐”推荐鸡胸肉、西兰花）。
　　 - 库存感知召回：优先推荐库存充足且临期的商品（减少损耗）。
　　
　　2. 排序层（Ranking）
　　 - 多目标学习：
　　 - 主目标：点击率（CTR）、转化率（CVR）。
　　 - 辅助目标：客单价、毛利率、库存周转率。
　　 - 模型：使用MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts）或ESMM（Entire Space Multi-Task Model）处理多目标冲突。
　　 - 特征工程：
　　 - 用户特征：历史偏好、价格敏感度、复购周期。
　　 - 商品特征：销量、折扣力度、新鲜度评分。
　　 - 上下文特征：时间、天气、配送时效。
　　 - 实时反馈：通过在线学习（Online Learning）快速更新模型参数（如用户突然改变购买习惯）。
　　
　　3. 重排层（Re-ranking）
　　 - 业务规则干预：
　　 - 多样性：避免推荐过多同类商品（如同时推荐3种苹果）。
　　 - 促销优先级：将满减商品、限时折扣置于靠前位置。
　　 - 新鲜度保障：对易腐商品（如叶菜）优先展示近期到货批次。
　　 - 探索与利用（Exploration & Exploitation）：
　　 - 插入少量新商品或长尾商品，避免推荐僵化（如通过Bandit算法平衡）。
　　
　　 四、冷启动与长尾问题解决
　　1. 新用户冷启动
　　 - 注册信息：根据用户填写的家庭人数、饮食偏好初始化推荐。
　　 - 地理位置：推荐区域热销商品或本地特色生鲜。
　　 - 第三方数据：关联美团其他业务数据（如外卖订单推断口味偏好）。
　　
　　2. 新商品冷启动
　　 - 内容相似性：通过商品标题、图片、描述匹配相似老品。
　　 - 运营策略：人工标注热门商品标签（如“网红爆款”），或通过限时免费试吃积累数据。
　　
　　3. 长尾商品推荐
　　 - 聚类推荐：将小众商品与热门商品捆绑（如“进口牛油果+赠牛油果刀”）。
　　 - 场景化推荐：在特定场景下推荐（如“健身餐场景”推荐奇亚籽、藜麦）。
　　
　　 五、评估与优化
　　1. 离线评估
　　 - 指标：AUC、NDCG、GAUC（分组AUC，区分用户群体）。
　　 - A/B测试：对比不同召回策略或排序模型的收益（如GMV提升、损耗率下降）。
　　
　　2. 线上监控
　　 - 实时指标：推荐位点击率、转化率、客单价波动。
　　 - 异常检测：监控模型输出分布（如突然推荐大量高价商品）。
　　
　　3. 用户反馈闭环
　　 - 显式反馈：收藏、不喜欢按钮。
　　 - 隐式反馈：加购后未购买、快速划走商品。
　　 - 调研问卷：定期收集用户对推荐内容的满意度。
　　
　　 六、技术挑战与解决方案
　　1. 数据稀疏性
　　 - 解决方案：使用图神经网络（GNN）挖掘用户-商品-时间关联，或引入外部知识图谱（如食材搭配关系）。
　　
　　2. 实时性要求
　　 - 解决方案：采用Flink流处理实时行为数据，模型服务使用GPU加速推理。
　　
　　3. 可解释性
　　 - 解决方案：通过SHAP值或LIME解释推荐理由（如“根据您上周购买的西兰花推荐胡萝卜”）。
　　
　　 七、案例参考
　　- 美团买菜“智能补货”：结合推荐算法预测区域需求，动态调整库存（如周末增加叶菜类备货）。
　　- “今日推荐”栏目：基于用户近期浏览记录生成个性化食谱，并推荐对应食材。
　　- “临期特惠”专区：通过推荐算法将临近保质期的商品精准推送给价格敏感用户。
　　
　　通过上述设计，美团买菜的智能推荐算法可实现“千人千面”的精准推荐，同时平衡商业目标（如GMV、损耗率）和用户体验（如多样性、新鲜度），最终提升平台竞争力。